从结果中我们可以看到,与YOLOv4相比,YOLOv7的参数减少75%,计算量减少36%,AP提高1.5%。与最新的YOLOR-CSP相比,YOLOv7的参数减少43%,计算量减少15%,AP提高0.4%。在tiny模型的性能上,与YOLOv4-tiny-31相比,YOLOv7tiny的参数数量减少了39%,计算量减少了49%,但AP保持不变。在云GPU模型上,我们的模型仍然可以有...
如果与 state-of-theart YOLOR-CSP 相比,YOLOv7 的参数减少了 43%,计算量减少了 15%,AP 提高了 0.4%。 在tiny模型的性能上,与YOLOv4-tiny-31相比,YOLOv7tiny参数数量减少了39%,计算量减少了49%,但AP保持不变。在云 GPU 模型上,我们的模型仍然可以有更高的 AP,同时减少 19% 的参数数量和 33% 的...
与YOLOv4相比,YOLOv7的参数减少了75%,计算量减少了36%,AP提高了1.5%。 与最先进的YOLOR-CSP相比,YOLOv7的参数少了43% ,计算量少了15%,AP高了0.4%。 在小模型的性能中,与YOLOv4-tiny相比,YOLOv7-Tiny减少了39%的参数量和49%的计算量,但保持相同的AP。 在云GPU模型上,YOLOv7模型仍然具有更高的AP,同...
从YOLOv7-Tiny 模型开始,它是该系列中最小的模型,只有 6 多万个参数。凭借 35.2% 的验证 AP,它击败了具有类似参数的 YOLOv4-Tiny 模型。 具有近 7 万个参数的 YOLOv37 正态模型提供 51.2% 的 AP。它击败了 YOLOv4 和 YOLOR 的变体,它们很容易拥有更多参数。 YOLO7 系列中较大的型号是 YOLOv7-X、YO...
从YOLOv7-Tiny 模型开始,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 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。 YOLO7 系列中较大的模型,YOLOv7-X、YOLOv7-E6、YOLOv7-D6 和 YOLOv7-E6...
从YOLOv7-Tiny 模型开始,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 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。 YOLO7 系列中较大的模型,YOLOv7-X、YOLOv7-E6、YOLOv7-D6 和 YOLOv7-...
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,可进行颈部缩放(module scale),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(depth and width scale),此方式获得了YOLO...
(4)该方法可有效减少实时目标检测器40%左右的参数和50%的计算量,具有更快的推理速度和更高的检测精度。 2.相关工作 2.1. 实时目标检测器 目前最先进的实时目标检测器主要是基于YOLO和FCOS。 能够成为最先进的实时对象检测器通常需要以下特征: (1)更快、更强的网络架构; ...
这是一个yolov7-tiny-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to NeKoooo233/yolov7-tiny-pytorch development by creating an account on GitHub.
与最先进的YOLOR-CSP相比,YOLOv7的参数少了43% ,计算量少了15%,AP高了0.4% 在小模型的性能中,与YOLOv4-tiny相比,YOLOv7-Tiny减少了39%的参数量和49%的计算量,但保持相同的AP 在云GPU模型上,YOLOv7模型仍然具有更高的AP,同时减少了19%的参数量和33%的计算量 ...