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。

# 目标检测
GitHub 加速计划 / yo / yolov7
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YOLOv7 - 实现了一种新的实时目标检测算法，用于图像识别和处理。
最近提交(Master分支：3 个月前 )
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2c612d33 - 1 年前
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