yolov7与yolov4效率对比，区别在哪，有哪些创新点和改进

Yolov7与Yolov4都是目标检测算法，它们的主要区别在于网络结构和性能效率。

相比于Yolov4，Yolov7采用了更为轻量化的网络结构，减少了卷积层的数量，使得模型在保持较高准确率的同时，可以更快地完成目标检测任务。此外，Yolov7还改进了目标检测任务中的一些细节问题，在训练和预测过程中更加稳定、高效。

具体来说，Yolov7相比于Yolov4的创新点和改进主要包括以下几个方面：

1.网络结构：Yolov7采用了更为轻量化的网络结构，减少了卷积层的数量，使得模型可以更快地完成目标检测任务。

2.特征提取：Yolov7采用了更加高效的特征提取方式，可以提取更加丰富的特征信息，从而提高了模型的准确率。

3.训练策略：Yolov7采用了更加稳定的训练策略，包括数据增强、学习率调整、正则化等方法，可以提高模型的泛化能力。

4.预测策略：Yolov7采用了更加高效的预测策略，包括Soft-NMS、Bag-of-Freebies等方法，可以提高模型的预测速度和准确率。

总的来说，Yolov7相比于Yolov4在准确率和速度上都有了明显的提升，并且还创新性地解决了目标检测任务中的一些细节问题。