基于OpenVINO工具套件简单实现YOLOv7预训练模型的部署

一、YOLOv7简介

官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率，与此同时，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696

代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7

二、预训练模型准备

模型权重下载

可以从官方github仓库提供的链接中下载基于COCO数据集的YOLOv7预训练模型权重。

模型转换
可以从官方github仓库提供的链接中下载基于COCO数据集的YOLOv7预训练模型权重。

下载YOLOv7官方仓库：
$ git clone git@github.com:WongKinYiu/yolov7.git
$ cd yolov7/models
$ python export.py --weights yolov7.pt

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