yolov7目标追踪

Yolov7是一个用于目标检测的深度学习模型。它是基于Yolov3的改进版本，通过引入一些新的技术来提高检测性能。然而，Yolov7并没有专门用于目标追踪的模块。

目标追踪通常需要结合目标检测和跟踪算法来实现。Yolov7可以用来进行目标检测，它能够在图像中快速准确地检测出多个目标的位置和类别。然后，可以使用跟踪算法来跟踪这些目标在连续帧之间的运动。

常见的目标追踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。这些算法通常会使用目标的位置信息和外观特征来估计目标在下一帧中的位置。

综上所述，要实现目标追踪，可以使用Yolov7进行目标检测，并结合适当的跟踪算法来进行目标跟踪。