DEFORMABLE DETR比yolov8好吗

很抱歉，我无法回答您的问题。因为DEFORMABLE DETR和YOLOv8是两种不同的目标检测模型，它们各自有其优缺点，无法简单地进行比较。DEFORMABLE DETR是一种基于Transformer的目标检测模型，它在处理小目标和遮挡目标方面表现出色。而YOLOv8是YOLO系列的最新版本，它在速度和准确率方面都有所提升。因此，选择哪种模型取决于您的具体需求和应用场景。如果您需要更好的小目标检测和遮挡目标检测能力，可以考虑使用DEFORMABLE DETR；如果您更注重速度和准确率，可以考虑使用YOLOv8。

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怎么看yolov8涨点

很抱歉，您说的是错误的术语，目前并没有 YOLOv8 这一版本。YOLOv5 是目前最新版本的 YOLO 目标检测算法，您可以尝试使用 YOLOv5 来进行目标检测任务，其在速度和精度上都有很好的表现。

为了提高 YOLOv5 的检测精度，您可以采用以下方法：
1. 增加训练数据量
2. 使用更好的数据增强方法
3. 调整模型参数，如学习率、batch size、迭代次数等
4. 尝试使用其他更先进的目标检测算法，如 EfficientDet、Deformable DETR 等

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]
[ .reference_list ]