yolov7e6e yolov7-tiny yolov7训练自己的数据集与yolov5类似,参考之前的文章。
在小型模型的性能方面,与 YOLOv4-tiny-31 相比,YOLOv7-tiny 减少了 39% 的参数和 49% 的计算量,但保持了相同的 AP。在云端 GPU 模型中,我们的模型在减少 19% 的参数和 33% 的计算量的同时,仍然具有更高的 AP。 5.3. 与最先进方法的比较 我们将提出的方法与通用 GPU 和移动 GPU 的最先进目标检测器...
我这里选择yolov7-tiny模型,在cmd中进入应用程序darknet(windwows为darknet.exe)所在目录,windows训练使用如下命令: darknet detector train E:/yolov7_tiny.data E:/yolov7-tiny.cfg E:/yolov7-tiny.weights linux命令为 ./darknet detector train E:/yolov7_tiny.data E:/yolov7-tiny.cfg E:/yolov...
从表2可以看出,YOLO7 Tiny模型在训练损失方面表现出最佳性能,但它的GPU消耗也最高。当综合考虑GPU消耗和损失时,DGST+DGSM组合模型提供了一个更加平衡的选择。 YOLOv7 Tiny模型作为轻量级选项,在实验中展示了其独特的性能特点。在训练期间,该模型的GPU消耗为3.79G,是四个模型中最高的。其参数大小也是最大的,为6....
从YOLOv7-Tiny 模型开始,它是家族中最小的模型,参数刚刚超过 600 万。它的验证 AP 为 35.2%,击败了具有相似参数的 YOLOv4-Tiny 模型。 具有近 3700 万个参数的 YOLOv7 正常模型提供了 51.2% 的 AP,再次击败了具有更多参数的 YOLOv4 和 YOLOR 的变体。
网络结构方面,作者为边缘GPU、普通GPU和云GPU设计了三种模型,分别被称为YOLOv7-Tiny、YOLOv7和YOLOv7-W6。同时,还使用基本模型针对不同的服务需求进行缩放,并得到不同大小的模型。对于YOLOv7进行堆叠瓶颈缩放,并使用所提出的复合缩放方法对整个模型的深度和宽度进行缩放,此方法获得了YOLOv7-X。对于YOLOv7-W6,使...
在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示...
接着,加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的,可以直接用于目标检测任务。 model.load_model(abs_path("weights/ship-yolov8n.pt", path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。
根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU),YOLOv7 设置了三种基本模型,分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络 模型 ,YOLOv7 的检测思路与YOLOv4、YOLOv5相似,其网络架构如图所示。 更详细的模型结构:...