yolov7改进实战

YOLOv7是YOLO系列目标检测算法的最新版本，相比于YOLOv5，YOLOv7在训练策略上进行了改进，引入了SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU等新的训练策略，从而提高了检测精度。此外，YOLOv7还结合了切片辅助超推理算法，可以更好地检测小目标。如果您想深入了解YOLOv7的改进实战，可以参考引用和引用中的文章，其中包括了安卓、PyQt5、剪枝、蒸馏、Flask Web等方面的实战内容。另外，引用中也提到了YOLOv5结合切片辅助超推理算法的应用，可以作为YOLOv7改进实战的参考。

相关问题

yolov5yolov7改进实战

YOLOv7是YOLOv5的改进版本，它在实战中引入了一些新的特性和优化。首先，YOLOv7扩展了高效率程增强专注力互联网，称之为Extended-ELAN (通称E-ELAN)。这个扩展主要对数量 (Cardinality) 进行了拓展 (Expand)、乱序 (Shuffle)、合拼 (Merge cardinality)，以提升互联网学习的能力，同时保持了初始梯度方向途径的稳定性。此外，YOLOv7在速度和精度方面超过了目前已知的所有检测器。最高模型的AP值达到了56.8%，并且具有30FPS的速度。Yolov7-E6检测器更进一步，达到了56FPS的速度和55.9%的AP值，超过了其他基于transformer的检测器和基于卷积的检测器。此外，YOLOv7的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动GPU和从边缘到云端的GPU设备。除了架构优化之外，研究团队还专注于训练过程的优化，并提出了一些优化模块和方法，以提高目标检测的准确性而不增加推理成本。综上所述，YOLOv7在实战中通过引入新的特性和优化，提高了目标检测的能力，达到了更好的速度和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7和yolov5对比有哪些优势？yolov7改进-yolov7详解](https://blog.csdn.net/suikui/article/details/127632784)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolov8改进实战

YOLOv8是一种改进的实时目标检测算法，是基于YOLOv7的一个改进版本。它的主要目标是提高检测准确率和速度。下面将介绍一些YOLOv8的改进实战方面。

首先，YOLOv8采用了Darknet-53作为骨干网络，Darknet-53是一个包含53个卷积层的网络，相较于YOLOv7使用的Darknet-19网络，Darknet-53可以提供更强的特征提取能力，从而提高检测准确率。

其次，YOLOv8引入了FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）模块。FPN和PAN模块能够在不同层次的特征图上融合信息，使得模型能够更好地捕捉到不同尺度的目标，提高检测准确率。

此外，YOLOv8还使用了多尺度训练策略。在训练过程中，YOLOv8会随机选择不同尺度的图像进行训练。这样做的好处是可以使模型对不同尺度的目标有更好的适应能力，提高检测准确率。

另外，YOLOv8还引入了IoU（Intersection over Union）损失函数。IoU损失函数能够帮助模型更好地学习目标的边界框，从而提高检测准确率。

最后，YOLOv8还采用了多尺度推理的方法。在进行目标检测时，YOLOv8会分别在不同尺度的特征图上进行预测。这样做的好处是可以检测到不同尺度下的目标，提高检测准确率。

综上所述，YOLOv8在训练策略、网络结构和损失函数等方面进行了改进，使得其在目标检测任务中取得了更好的准确率和速度。