有不少小伙伴和我交流YOLO改进的时候，都说YOLOv7的网络配置文件长达104层，改起来很费力，数层数都要数很久，还很容易出错，而且基于YOLOv5代码架构，Debug起来也确实比较费时，所以博主对YOLOv7网络配置进行了一个结构改造，一个 🚀极致简洁直观的YOLOv7网络配置结构🚀（强烈推荐） 独家首发原创！
💡：该结构只有 24层配置,强烈推荐！🌟🌟🌟🌟🌟，直观性直逼YOLOv5的网络配置文件，可以更清晰更方便更快的改进YOLOv7
💡：比起官方的YOLOv7配置，减少了70多层，大大降低了改进难度，本博客内含·极致版YOLOv7架构的改进源代码·跟着步骤直接操作即可
💡YOLOv7极致简约模型，配置只有24层，和官方YOLOv7模型一模一样，完全对齐官方的参数量、计算量、精度mAP、Loss！！！之后的改进完全可以基于这个 极致版YOLOv7 去作为Baseline，效率提升10倍，更快替换主干网络、融合网络，以下是极致版YOLOv7结构
极致版🔗-改进代码链接👉：全网独家首发｜YOLOv7改进方式提升(代码二)，使得改进难度下降，将网络配置层数从104层极致压缩到24层，更清晰更方便更快的改进YOLOv7，完全对齐官方YOLOv7网络模型数据
文章目录
层数直观对比图
缩减80层，减少数层数的时间！！
核心代码
改进代码 在第二篇文章，链接：
【链接】极致版🔗-改进代码👉：全网独家首发｜YOLOv7改进方式提升(代码二)，使得改进难度下降，将网络配置层数从104层极致压缩到24层，更清晰更方便更快的改进YOLOv7，完全对齐官方YOLOv7网络模型数据
网络配置架构改进前后 对比（各项指标对齐）
各项直逼对齐，改进YOLOv7，完全可以将这个配置作为原始baseline配置去进行更改！
一、层数配置对比，极致压缩到24层
改进后（24层！！！）
只有24层！！！，直观性直逼YOLOv5的网络配置文件
Model Summary:37622682 parameters,37622682 gradients,106.5 GFLOPS
改进前（104层）
Model Summary:37622682 parameters,37622682 gradients,106.5 GFLOPS
参数量、计算量一致
改进后
Model Summary:37622682 parameters,37622682 gradients,106.5 GFLOPS
改进前
Model Summary:37622682 parameters,37622682 gradients,106.5 GFLOPS
结论：保持一致
精度、Loss一致
改进后
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
0/0 0G 0.088070.15320.57090.81226160:100%|██████████████████████████████████|64/64[00:30<00:00,2.11it/s]
Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95:100%|██████████████████████|32/32[02:01<00:00,3.79s/it]all1289295.86e-060.004692.67e-064.79e-07
改进前
Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
0/0 0G 0.088070.15320.57090.81226160:100%|██████████████████████████████████|64/64[00:29<00:00,2.19it/s]
Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95:100%|██████████████████████|32/32[02:03<00:00,3.85s/it]all1289295.86e-060.004692.67e-064.79e-07
结论：保持一致
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/129516685
版权归原作者 芒果汁没有芒果 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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