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YOLOv7和YOLOv5对比

时间: 2023-09-28 17:12:57 浏览: 160

YOLOv7 从GitHub上下载下来的代码，根据之前的5版本对比debug了一下，可以测试本地视频了

YOLOv7 源代码包含YOLOv7的模型.pt文件，可以利用该训练好的模型文件测试图片、视频等，也可以调用摄像头进行实时检测。速度和精度较之前版本都有很大提高.在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于Transform的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）的速度和准确度分别高出509%和2%，以及基于卷积的检测器ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度提高551%，准确率提高0.7%。

YOLOv7和YOLOv5都是目标检测算法中的经典模型，它们的主要不同点如下： 1. 模型速度：YOLOv7在GPU上的速度比YOLOv5快了约20-30%。 2. 模型精度：YOLOv7在目标检测精度上比YOLOv5略有提升。 3. 模型结构：YOLOv7的网络结构更加复杂，使用了更多的卷积层和残差模块，同时增加了注意力机制和SPP结构。 4. 训练策略：YOLOv7采用了一些新的训练策略，如数据增强、mixup等，能够提升模型的泛化能力。总的来说，YOLOv7相比于YOLOv5，在速度、精度和模型结构等方面都有一定的提升，但是也需要更多的计算资源和时间来训练和部署。

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