YOLOv7超越现有物体检测器，定义实时检测新标准

资源摘要信息:"YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detection" YOLOv7是一种先进实时物体检测模型，它的推出标志着在速度和精度方面达到了新的标准。YOLOv7在处理速度从5 FPS到160 FPS的范围内，不仅速度上超过了所有已知的物体检测器，而且在GPU V100上运行速度至少为30 FPS的情况下，其平均精度（AP）达到了56.8%，是目前所有实时物体检测器中最高的。YOLOv7-E6目标检测器在56 FPS的V100运行速度下，以55.9%的AP同样超越了基于Transformer的探测器SWIN-L级联掩码R-CNN。 YOLOv7还与其它多种基于卷积的检测器进行了比较，例如ConvNeXt-XL级联掩码R-CNN，后者在8.6 FPS的A100运行速度下达到了55.2%的AP，YOLOv7在此方面依旧保持优势。除此之外，YOLOv7在速度和精度上都超过了YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR、可变形DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-B等众多对象检测器。这表明YOLOv7不论在速度还是准确性方面都是当前最优的选择。 YOLOv7的训练过程仅依赖于MS COCO数据集，该数据集包含丰富的物体类别和实例，适用于从头开始训练而不依赖于任何其他数据集或预先训练的权重。这种“从零开始”的训练方式有助于模型更好地适应通用场景，避免了由于迁移学习可能带来的数据偏差问题。 YOLOv7在技术细节方面没有具体描述，但从标题可知，YOLOv7采用了“可训练的免费午餐（Trainable bag-of-freebies）”技术，这通常指的是一系列不增加推理时计算开销的技术，如数据增强、损失函数设计等，这些技术能显著提高模型的泛化能力而不影响推理速度。 YOLOv7的开源代码提供了一套完整的训练、测试、检测和导出流程，其中包含多个Python脚本文件，如train.py、train_aux.py、test.py、detect.py和export.py。这些脚本覆盖了模型训练、辅助训练、模型测试、实时检测和模型导出等关键步骤，体现了YOLOv7的易用性和灵活性。此外，YOLOv7的项目还提供了.gitignore文件用于管理版本控制系统中应忽略的文件、LICENSE.md文件包含开源许可证信息、README.md文件提供项目介绍和使用指南、hubconf.py文件用于配置模型中心、requirements.txt文件记录项目所需的Python包及其版本，这些都方便了开发者使用和进一步开发。 总而言之，YOLOv7在物体检测领域无疑设立了新的标杆，无论是在速度、精度还是在易用性方面，都为实时物体检测提供了强大而高效的解决方案。其开源的代码库也为研究人员和开发者提供了丰富的实验材料和开发平台，推动了计算机视觉和深度学习领域的进一步发展。