yolov7的基本原理

YOLOv7是YOLO系列最新推出的目标检测器，其基本原理是将输入图像分成多个网格，每个网格预测一定数量的边界框和类别概率，然后通过非极大值抑制（NMS）来去除重叠的边界框，最终输出检测结果。YOLOv7相比于其他YOLO模型，采用了模型重参数化、标签分配策略、ELAN高效网络架构和带辅助头的训练等技术，从而在速度和精度上都有所提升。其中，模型重参数化是将卷积层的卷积核分解为多个小的卷积核，从而减少模型参数和计算量；签分配策略采用跨网格搜索和匹配策略，可以更好地处理小目标和大目标；ELAN高效网络架构则是通过引入残差块和注意力机制来提升网络的表达能力和感受野；带辅助头的训练则是通过增加训练成本，提升精度，同时不影响推理的时间。总之，YOLOv7的基本原理是将输入图像分成多个网格，通过预测边界框和类别概率来实现目标检测。