GitHub 链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在 GPU V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对...
官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高,速度快120%(FPS),比YOLOX快180%(FPS),比Dual-Swin-T快1200%(FPS),比 ConvNext 快550%(FPS),比 SWIN-L快500%(FPS)。 在5FPS到160FPS的范围内,无论是速度或是精度,YOLOv7都超过了目前已知的检测器,并且在GPU V100上进行测试, 精度为56.8% AP的模型可达...
根据 YOLOv7 论文,最好的模型获得了 56.8% 的平均精度(AP),这是所有已知对象检测算法中最高的。各种模型的速度范围为 5-160 FPS。与基础模型相比,YOLOv7 将参数数量减少到40%,计算量减少 50%。 MediaPipe人体姿态检测 MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌,一系...
YOLOv7可以很好地平衡速度与精度。与现有的通用GPU和移动GPU的目标检测模型进行比较：YOLOv7在速度（FPS）和精度（AP）均超过其他目标检测模型。比如，在输入分辨率为1280时，将YOLOv7与YOLOR进行比较，YOLOv7-W6的推理速度比YOLOR-P6快8fps，检测率也提高了1%AP。性能是怎么提升的？改进实时目标检测模型的性能，往...
在5FPS到160FPS的范围内,无论是速度或是精度,YOLOv7都超过了目前已知的检测器,并且在GPU V100上进行测试, 精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS(batch=1)以上的检测速率,与此同时,这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器。 另外,YOLOv7所获得的成果不止...
背景介绍YOLOv7是YOLO系列中最先进的新型目标检测器。根据论文所述,它是迄今为止最快、最准确的实时目标检测器,最好的模型获得了56.8%的平均精度(AP),这是所有已知目标检测器中最高的,各种模型的速度范围在 5~160 FPS。 本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较...
YOLOv7在速度(FPS)和精度(AP)均超过其他目标检测模型。 比如,在输入分辨率为1280时,将YOLOv7与YOLOR进行比较,YOLOv7-W6的推理速度比YOLOR-P6快8fps,检测率也提高了1%AP。 性能是怎么提升的? 改进实时目标检测模型的性能,往往要从以下几点入手: 1、更快更...
FP32格式的模型推理AI爱克斯开发板上CPU吞吐为2.27fps,量化后 INT8 格式为4.89fps,由此说明了量化的后性能提升很明显,提升至2.15倍,在工程和学习中推荐使用NNCF等OpenVINO™工具来优化模型,从而在不损失精度的前提下提高推理性能,更好的服务于场景使用。
在实时目标检测中,模型的推理速度对任务实现也至关重要,通常以毫秒或每秒帧数(FPS)来衡量。在过去的十年里,深度学习对目标检测产生了重大影响,现代目标检测器通常基于卷积神经网络。两阶段目标检测器,如R-CNN[59]和SPP-Net[60],首先生成区域 Proposal ,然后再将它们发送到分类模型,而单阶段目标检测器,如YOLO[61]...
在美团 YOLOv6 推出后不到两个星期,YOLOv4 团队就发布了更新一代的YOLOv7版本 YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知 暂无标签 https://www.oschina.net/p/yolov7 Python等 3 种语言 GPL-3.0 保存更改 发行版 暂无发行版 ...