YOLOv7论文讲解和代码复现

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目录

论文讲解

背景介绍

论文方法

网络结构讲解

训练策略讲解

其他改进策略

总结

代码复现

环境配置

数据集准备

训练过程

测试和评估

实践应用

参考链接

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本文所有资源均可在该地址处获取。

论文讲解

YOLO v7论文（YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors）被收录于计算机视觉顶会CVPR2023，这也是时隔 6 年，YOLOv 系列再登顶会 CVPR！我们知道CVPR是计算机视觉方面的三大顶级会议之一，上一次被收录还是YOLO v2，这也可以看到YOLO v7很强大，也被很多人所认可。

背景介绍

目标检测（Object Detection）：解决“在哪里？是什么？”的问题。找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。

当前目标检测算法，共同目标更快、更好。围绕此目标，有Two stage和One stage方法。One satge的代表YOLO(You Only Look Once)系列算法。

如图上图，自2015年YOLO v1发布以来，YOLO系列经历了多次更新和改进，产生众多衍生版本。YOLO系列算法，自2015年v1版本发布以来，经历了多次更新和改进，除去17年外，几乎每一年都会迭代出1到3个版本。其中v1~v3是YOLO创始人的亲笔之作。v4和v7是被YOLO官方认可的传承者。其他v5是一家美国公司维护开发的，PP出自百度，v6出自美团。也可见，YOLO v7，不是一朝一夕完成的，它是有前人的铺垫的。

由论文中图示，在5 FPS 到 160 FPS 范围内，YOLOv7 在 speed 和 accuracy 上都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的实时目标检测器中，YOLOv7 有最高的 56.8% AP的 accuracy。

论文方法

论文聚焦如何在目标检测中取得更快的速度、更高的精度。

它为什么具备如此好的效果，论文分两个方面给出了答案。

第一个方面是YOLO v7的网络架构，它共有2点改进，第一点，是整体架构设计使用创新多分支堆叠模块和过渡模块提取特征。第二点，特殊的SPPCSPC模块，扩大感受野。

第二个方面是训练策略也就是题目中出现的bag-of-freebies，免费技巧包，这是YOLO v7最主要的改进点，也是最为精彩的部分。它共有两点，第一点，模块重参化，在不提高推理成本的情况下提高检测精度。第二点，动态标签分配，这可以加快模型的训练效率，增加正样本的数量。

网络结构

1. 整体架构设计，使用创新多分支堆叠模块和过渡模块提取特征。
2. 特殊的SPPCSPC，使用具有CSP结构的SPP扩大感受野。

训练策略

1. （bag-of-freebies） 模块重参化，不提高推理成本的情况下提高检测精度。
2. 动态标签分配，加快模型的训练效率，增加正样本的数量。

网络结构讲解

网络结构如下图所示：

先看YOLO v7的网络结构，它是如何构建的，从整体框架来看，YOLO v7和以前的YOLO系列算法并没有太大的区别，依旧可以被分为3个部分，分别是主干特征提取网络，加强特征提取网络，以及YOLO head。

多分支堆叠模块

• 堆叠了更密集的残差结构，更好提取特征。
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