机器学习笔记 - YOLOv7 论文简述与推理

已于 2022-10-20 09:27:06 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： YOLOv7 目标检测 COCO 深度学习 多头框架
于 2022-10-20 09:26:22 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/127419959
本文详细介绍了YOLOv7这一最新的目标检测模型，它在COCO数据集上表现出超过51%的mAP，且具备优秀的实时性能。YOLOv7引入了E-ELAN计算块、复合模型缩放和Bag of Freebies等创新，提升了模型的准确性和速度。文章还涵盖了YOLOv7的实验结果以及基于YOLOv7的视频推理和姿态估计应用。

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一、概述

        YOLO 系列对象检测模型已经取得了长足的进步。 YOLOv7 是这个著名的基于锚的单次目标检测器系列的最新成员。 它带来了一系列改进，包括最先进的准确性和速度。

        以 COCO 数据集为基准，YOLOv7 tiny 模型实现了 35% 以上的 mAP，YOLOv7（正常）模型实现了 51% 以上的 mAP。

        论文地址

https://arxiv.org/pdf/2207.02696v1.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2207.02696v1.pdf        YOL

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Yolov7在速度和精度上都超过了所有已知的物体探测器，在5 fps到160 fps的范围内，并在所有已知的30 fps或更高的GPU V100实时物体探测器中拥有最高的精度56.8%AP。YOLOV7-E6目标检测器（56 fps V100,55.9%AP）在速度和精度上优于基于变压器的检测器Swinl级联掩码R-CNN(9.2 fps A100,53.9%AP）509%和2%；基于卷积的检测器Convnext-XL级联掩码R-CNN(8.6 fps A100,55.2%AP）551%和0.7%AP；
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