YOLOv7框架解析

YOLOv7概念

YOLOv7是基于YOLO系列的目标检测算法,由Ultra-Light-Fast-Detection(ULFD)和Scaled-YOLOv4两种算法结合而来。它是一种高效、准确的目标检测算法,具有以下特点:

1. 高效:YOLOv7在保持准确率的同时,速度相对于之前的版本得到了提升。

2. 准确:通过继承Scaled-YOLOv4的特性,YOLOv7在目标检测任务中具有更高的准确度。

3. 模型轻量化:在ULFD算法的基础上,YOLOv7使用轻量化的网络结构,从而减小模型大小并提升运行速度。

4. 多尺度检测:YOLOv7支持多尺度检测,能够检测出尺寸不同的目标。

5. 鲁棒性:YOLOv7在复杂环境下仍能够保持较高的检测精度,具有一定的鲁棒性。

因此,YOLOv7广泛应用于自动驾驶、物体追踪、视频监控等领域,并在各种比赛和应用中取得了优异的成绩。

YOLOv7模型框架

相关的配置文件可以在yolov7中的deploy模块中找到对应的yaml文件。其中包含了YOLOv7系列的各类模型。 

如上图可知YOLOv7全系列一共有8种模型类型。

其中模型一共可以分为三类,其中,YOLOv7-tiny和YOLOv7-tiny-silu属于两个适用于边缘GPU的模型。YOLOv7和YOLOv7x是两个适用于常规GPU的模型 。YOLOv7-d6、YOLOv7-e6、YOLOv7-e6e、YOLOv7-w6是几个适用于云GPU的模型。

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