yolov7算法改进

YOLOv7算法在YOLOv5的基础上进行了改进和扩展。首先，YOLOv7继承了YOLOv5的大部分内容，包括整体网络架构、配置文件的设置和训练、推理、验证过程等。因此，如果熟悉了YOLOv5，就可以比较容易地上手YOLOv7。此外，YOLOv7还继承了YOLOR的一些设计，包括不同网络的设计、超参数设置以及隐性知识学习的加入。此外，YOLOv7还借鉴了YOLOX的SimOTA策略，在正样本匹配时进行了仿照。

除了继承已有的YOLO版本的算法，YOLOv7还引入了一些近年来的最新技巧。其中包括高效聚合网络（该论文目前还未被接收）、重参数化卷积、辅助头检测、模型缩放等。这些新技巧使得YOLOv7更加高效和准确。

此外，我们还可以看到YOLOv7的两位主要作者。一作是Chien-Yao Wang，他在目标检测领域有着丰富的经验，尤其是在YOLO系列方面做出了许多贡献，包括YOLOv7、YOLOR、ScaledYOLOv4、CSPNet等。二作是Alexey Bochkovskiy，他在YOLO系列中承担了重要的角色，特别是在Joseph Redmon退出CV领域后发布了YOLOv4。

总的来说，YOLOv7算法在YOLOv5的基础上进行了改进和扩展，引入了新的技巧和策略，使得模型更加高效和准确。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLOv7】主要改进点详解](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/126314633)[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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