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美团刚刚发出yolov6,AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。
在 5-160 FPS 范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。
在 后不到两个星期,提出 YOLOv4 的团队就发布了更新一代的版本。
YOLOv7 的论文被提交到了预印版论文平台 arXiv 上,其三位作者 Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao 是 YOLOv4 的原班人马。
相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%,精度高出 0.7%。
此外, YOLOv7 的在速度和精度上的表现也优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR 等多种目标检测器。
YoloV6:
YoloV7得github
目录
其中有几个地方是自己命名的。。。。。。。。。。。我也不知道叫啥,就自己命名了。。
我的代码是2022/07/11上午git的 ,激活函数还是LeakeRelu,然后下午他就更新了。。。。。。。。。。。。。。。。。
这个结构看着是不是有点像sppf,每个卷积出个分支做残差。。。。。因为是5个卷积,所以我叫做C5.。。。。。。。。。。。。
这个自己瞎起的名字。。。。
下面大家自己看看具体网络结构:
PPT链接:
- 「网络结构图」等文件 https://www.aliyundrive.com/s/R5Wv7NuwH9Q 提取码: ug77
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有写的不对的地方大家可以提出来。。。。。
- 「YoloV7各个网络模型结构图」等文件 https://www.aliyundrive.com/s/a5xhjMoHZA5 提取码: z69x
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