基于yolov7的目标检测
YOLOv7 是一种先进的实时目标检测算法,属于 YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本。它在速度和准确性方面都取得了显著的提升,被认为是目前最快的实时目标检测器之一。
主要特点
高效性能:
YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 的速度范围内,其准确率和速度都超过了大多数已知的目标检测器。在 GPU V100 上,YOLOv7 的准确率(56.8% AP)在所有已知实时目标检测器中是最高的。
它提供了多种模型变体,如 YOLOv7-tiny、YOLOv7 和 YOLOv7-W6,分别适用于边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU。
网络结构优化:
YOLOv7 的网络结构包括输入(Input)、骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)。
它引入了扩展的高效层聚合网络(E-ELAN),优化了特征提取和融合。
使用了重参数化卷积技术,提高了模型的训练效率。
动态标签分配:
YOLOv7 采用了动态标签分配策略,通过 Lead head 指导标签分配,提高了检测的准确性和效率。
多任务能力:
除了基本的目标检测任务,YOLOv7 还可以扩展到姿态识别等复杂任务。通过修改模型结构,YOLOv7 可以输出人体关键点坐标,用于姿态估计。
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