yolov7-seg

YOLOv7-SEG是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一，结合了目标检测（Detection）和实例分割（Segmentation）的功能。YOLO是一种实时的目标检测算法，以其快速的速度而闻名。在YOLov7-SEG中，“seg”表示它还包含了额外的像素级分割模块，能够识别出图像中每个物体的边界，并将其区域分割出来。

YOLov7-SEG利用了单阶段检测架构，意味着它在一个步骤中同时预测目标的位置和类别，以及物体的边界框。这种模型的优势在于计算效率高，适合于实时应用场景，比如自动驾驶、无人机监测等。它的训练通常需要大量的标注数据，包括对象位置、类别以及边界的标签。