yolov7-tiny.weights和yolov7-tiny.conv.87预训练模型文件下载 操作系统 - 桌面系统 - yolov7-tiny.weights和yolov7-tiny.conv.87预训练模型文件下载笨蛋**儿啊 上传24.18 MB 文件格式 zip 这是dakknet官方发布的yolov7-tiny版本的weights和预训练模型 ...
weights for fine-tuning:https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/yolov4/yolov7-tiny.conv.87 Test FPS: without NMS:darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov7-tiny.cfg yolov7-tiny.weights test.mp4 -benchmark with NMS:darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov...
yolov7-tiny.conv.87 为作者微调模型,训练时候使用这个 ./darknet detector train<*.data的绝对路径><yolov7-tiny.cfg的绝对路径><yolov7-tiny.conv.87的绝对路径>-map-gpus0,1,2-map训练时候查看map曲线-gpus0,1,2多卡训练指定显卡 模型评估 ./darknet detectormap<*.data的绝对路径><yolov7-tiny.cfg...
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更高的AP,同时减少19%的参数数量和33%的计算量 5.3. 与先进的水平进行对比 我们...
Keras beit,caformer,CMT,CoAtNet,convnext,davit,dino,efficientdet,edgenext,efficientformer,efficientnet,eva,fasternet,fastervit,fastvit,flexivit,gcvit,ghostnet,gpvit,hornet,hiera,iformer,inceptionnext,lcnet,levit,maxvit,mobilevit,moganet,nat,nfnets,pvt,swin,tinynet,tinyvit,uniformer,volo,vanillanet,...
这可能归因于YOLOv7-tiny在架构上的特定优化,例如更有效的特征提取和目标定位机制,使其在检测准确性方面更加出色。此外,它的“tiny”版本可能已经针对更快的推理速度和较小的模型尺寸进行了优化,而这些特性在遥感图像分析中尤其宝贵,因为它们通常涉及大量的数据。
from keras_cv_attention_models import plot_func plot_series = [ "efficientnetv2", 'tinynet', 'lcnet', 'mobilenetv3', 'fasternet', 'fastervit', 'ghostnet', 'inceptionnext', 'efficientvit_b', 'mobilevit', 'convnextv2', 'efficientvit_m', 'hiera', ] plot_func.plot_model_summary( pl...
设计了三种不同的基本模型;边缘GPU、普通GPU和云GPU的基本模型,分别叫做YOLOv7tiny、YOLOv7和YOLOv7- w6。同时,我们还利用基本模型对不同的业务需求进行模型伸缩,得到不同类型的模型。 对于YOLOv7,我们在颈部进行堆栈缩放,并使用提出的复合缩放方法对整个模型的深度和宽度进行缩放,从而得到YOLOv7- x。对于YOLOv...
YOLOv7-tiny 640 37.4 - - 6.01 13.1 (2)度量指标: F1-Score:F1-Score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比,而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别...
在目标检测领域,YOLO(You Only Look Once)系列算法以其速度和准确性广受欢迎。我们进行了一项系统的比较研究,目的是在相同的遥感目标检测数据集上,评估YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种算法的性能。通过这些实验,我们旨在揭示各版本的YOLO算法在处理相似任务时的相对优势和局限性。