YOLOv7学习
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一、网络结构
二、主要策略
当前目标检测主要的优化方向：更快更强的网络架构；更有效的特征集成方法；更准确的检测方法；更精确的损失函数；更有效的标签分配方法；更有效的训练方法。
1、损失函数
整体和YOLOV5 保持一致，分为坐标损失、目标置信度损失（GT就是训练阶段的普通iou）和分类损失三部分。其中目标置信度损失和分类损失采用BCEWithLogitsLoss（带log的二值交叉熵损失），坐标损失采用CIoU损失。
2、匹配策略
主要是参考了YOLOV5 和YOLOV6使用的当下比较火的simOTA。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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