yolov7和yolov7-tiny的区别

YOLOv7和YOLOv7-tiny是YOLO系列中的两个不同的模型。YOLOv7是YOLO系列最新推出的目标检测器，具有较高的速度和精度。它在5帧/秒到160帧/秒的范围内都能表现出色，并且在GPU V100上的实时目标检测中，准确率最高\[2\]。YOLOv7采用了YOLOv4和YOLOv5类似的检测思路，其网络架构如图所示\[2\]。

而YOLOv7-tiny是面向边缘GPU的架构，相比于YOLOv7，它更加轻量级。YOLOv7-tiny使用了泄漏的ReLU作为激活函数，而其他模型使用SiLU作为激活函数\[1\]。此外，YOLOv7-tiny在设计上也有一些差异，比如它使用了较小的模型尺寸和特定的检测头部分，以适应边缘GPU的计算资源限制\[1\]\[3\]。

总结来说，YOLOv7是YOLO系列中的最新模型，具有较高的速度和精度，适用于各种GPU环境。而YOLOv7-tiny则是面向边缘GPU的轻量级模型，适用于计算资源有限的场景。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV7](https://blog.csdn.net/TJMtaotao/article/details/125838537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOV7学习记录之原理+代码介绍](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/128307956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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