1. YOLOv7改进结构系列： 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建

(71条消息) YOLOv7改进结构系列： 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块_芒果汁没有芒果的博客-CSDN博客

一、SPD论文理论部分
卷积神经网络 (CNN) 在许多计算机视觉任务（例如图像分类和对象检测）中取得了巨大成功。然而，它们的性能在图像分辨率低或物体很小的更艰巨的任务中迅速下降。在本文中，我们指出，这源于现有 CNN 架构中存在缺陷但常见的设计，即使用跨步卷积和/或池化层，这会导致细粒度信息的丢失和对不太有效的特征表示的学习. 为此，我们提出了一个名为SPD-Conv的新 CNN 构建块来代替每个跨步卷积层和每个池化层（因此完全消除了它们）。SPD-Conv 由空间到深度(SPD) 层后跟非跨步卷积 (Conv) 层，可以应用于大多数（如果不是全部）CNN 架构。我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释了这种新设计：对象检测和图像分类。然后，我们通过将 SPD-Conv 应用于 YOLOv5 和 ResNet 来创建新的 CNN 架构，并通过经验证明我们的方法明显优于最先进的深度学习模型，尤其是在具有低分辨率图像和小物体的更艰巨任务上。

  YOLOv7改进RepFPN结构｜最新结合：2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构 ，该网络结构表现强势

EfficientRep An Efficient Repvgg-style ConvNets with Hardware-aware Neural Network Design 

(71条消息) EfficientRep An Efficient Repvgg-style ConvNets with Hardware-aware Neural Network Design_小梦人心的博客-CSDN博客 

目标检测模型设计准则 | YOLOv7参考的ELAN模型解读，YOLO系列模型思想的设计源头

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yolov5改进spd-conv 

yaml文件

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],     # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],  # 1
   [-1,1,space_to_depth,[1]],   # 2 -P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],          # 3
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],  # 4
   [-1,1,space_to_depth,[1]],   # 5 -P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],          # 6
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],  # 7-P4/16
   [-1,1,space_to_depth,[1]],   # 8 -P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],          # 9
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 1]], # 10-P5/32
   [-1,1,space_to_depth,[1]],   # 11 -P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],         # 12
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],    # 13
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],                    # 14
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],    # 15
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],                     # 16 cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],                     # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],                    # 18
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],    # 19
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],                     # 20 cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],                     # 21 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],                    # 22
   [-1,1,space_to_depth,[1]],                     # 23 -P2/4
   [[-1, 18], 1, Concat, [1]],                    # 24 cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],                     # 25 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],                    # 26
   [-1,1,space_to_depth,[1]],                     # 27 -P2/4
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],                    # 28 cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],                    # 29 (P5/32-large)

   [[21, 25, 29], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

commen.py

class space_to_depth(nn.Module):
    # Changing the dimension of the Tensor
    def __init__(self, dimension=1):
        super().__init__()
        self.d = dimension

    def forward(self, x):
         return torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)

yolo.py