yolov7视频检测

yolov7视频检测是指使用yolov7模型对视频中的目标进行检测。根据引用\[1\]中的代码，可以看出yolov7模型可以通过调用`Detect`方法来对视频帧进行检测。该方法接受一个`Mat`对象作为输入，返回一个包含目标预测结果的列表。这个方法内部会使用yolov7模型进行预测，并将结果返回。

根据引用\[2\]的描述，yolov7在速度和准确度上表现优于其他目标检测器，包括YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR、Deformable DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-B等。

如果你想在视频中使用yolov7进行目标检测，你需要将视频分解成一帧一帧的图像，并将每一帧图像传入`Detect`方法进行检测。可以使用视频处理库或者图像处理库来实现这个过程。

另外，根据引用\[3\]的说明，如果你有一个yolov7-custom.pt文件，你可以使用Python脚本将其转换为onnx文件，然后在代码中使用转换后的onnx文件进行检测。

总结起来，yolov7视频检测是通过调用yolov7模型的`Detect`方法对视频帧进行目标检测，该模型在速度和准确度上表现优秀。你可以将视频分解成图像，并将每一帧图像传入`Detect`方法进行检测。如果你有一个yolov7-custom.pt文件，你可以将其转换为onnx文件并在代码中使用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [足球视频AI(三)——YOLOV7目标检测自训练模型](https://blog.csdn.net/black0707/article/details/128549772)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码）](https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/125700987)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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