yolov7用什么版本?
时间: 2023-11-20 15:06:35 浏览: 39
根据引用中提到的信息,yolov7在Win10系统上使用的是CUDA 11.4.3、cuDNN 8.2和TensorRT 8.2.1.8进行推理。
所以yolov7使用的版本是CUDA 11.4.3、cuDNN 8.2和TensorRT 8.2.1.8。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
相关问题
YOLOv7是什么?
YOLOv7是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv7采用了基于深度学习的方法,能够实时地在图像或视频中检测和定位多个目标物体。
相比于传统的目标检测算法,YOLOv7具有以下特点:
1. 实时性:YOLOv7能够在较短的时间内完成目标检测,适用于实时应用场景。
2. 端到端:YOLOv7采用端到端的训练和推理方式,不需要额外的预处理步骤。
3. 单阶段检测:YOLOv7将目标检测任务作为一个单一的回归问题来解决,不需要复杂的多阶段流程。
4. 多尺度特征融合:YOLOv7通过使用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标,提高了检测的准确性和鲁棒性。
YOLOv7的网络结构主要由卷积层、池化层和全连接层组成,其中使用了Darknet作为基础网络。通过在训练集上进行监督学习,YOLOv7可以学习到目标物体的特征,并能够在测试阶段准确地检测出图像中的目标物体。
yolov8相比yolov7有哪些改进?
很抱歉,根据提供的引用内容,目前并没有关于YOLOv8的信息。最新版本是YOLOv7,相比之前的版本,YOLOv7在精度和速率方面都有所提升,主要是通过扩展高效率程增强专注力互联网,称之为Extended-ELAN (通称E-ELAN),对数量 (Cardinality) 进行了拓展 (Expand) 、乱序 (Shuffle) 、合拼 (Merge cardinality) ,可在不损害初始梯度方向途径的情形下,提升互联网学习的能力。同时,在结合CCTSD和TT100K数据集的新数据集上进行实验,经过改进后的网络识别率提高了8.7%,同时模型的识别速度提高了15 FPS。
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