yolov7-tiny和yolov7区别

YOLOv7-tiny和YOLOv7是目标检测算法YOLO（You Only Look Once）的两个不同版本。

YOLOv7-tiny是YOLOv7的一个轻量级版本，主要用于在计算资源有限的设备上进行实时目标检测。相比于YOLOv7，YOLOv7-tiny具有更小的模型体积和更快的推理速度，但牺牲了一定的检测精度。

YOLOv7是YOLO系列目标检测算法的最新版本，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。相比于之前的版本，YOLOv7具有更高的检测精度和更快的推理速度。它采用了一系列的技术改进，包括特征金字塔网络（FPN）、路径集成（Path Aggregation Network）和自适应卷积（Adaptive Convolution）等。

总结来说，YOLOv7-tiny是YOLOv7的一个轻量级版本，适用于计算资源有限的设备和对实时性要求较高的场景。而YOLOv7则是YOLO系列目标检测算法的最新版本，具有更高的检测精度和更快的推理速度。