YOLOv7框架解析
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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。
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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