YOLOv7是一种目标检测算法，是YOLO系列的最新版本。YOLOv7基于YOLOv5算法，使用了一些新技术和优化，进一步提高了检测性能和速度。与以往版本相比，YOLOv7具有更好的精度和更快的推理速度，同时还支持更多的应用场景。

YOLOv7主要采用了以下几种技术和优化：

  • Self-Adversarial Training(SAT)技术，能够帮助模型更好地捕捉目标物体的细节，提高检测精度；
  • Spatial Pyramid Pooling(SPP)技术，能够提取不同尺度的特征，增强模型的鲁棒性；
  • Cross mini-Batch Normalization(CmBN)技术，能够在
# 深度学习 # 目标检测 # 人工智能 # 计算机视觉
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。
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