YOLOv7改进：融合BoTNet Transformer结构的强大后骨干网络_yolov7骨干网换transformer

作者：凡人多烦事01 | 2024-04-11 02:58:51

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yolov7骨干网换transformer

计算机视觉领域的目标检测任务一直是研究的热点之一。YOLOv7是一个经典的目标检测算法，但它的性能仍有提升的空间。为了进一步提高模型的性能，我们将介绍一种改进的YOLOv7版本，采用了BoTNet Transformer结构作为强大的后骨干网络，通过自注意力机制提高模型的性能。

BoTNet Transformer结构是一种基于自注意力机制的强大网络结构，它在自然语言处理领域取得了巨大的成功。在计算机视觉领域，我们可以将其应用于目标检测任务中，以提高模型的感知能力和准确性。

下面是改进的YOLOv7代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class BoTNetTransformer(nn.Module):
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