目標(biāo)檢測(cè)算法終結(jié)篇：YOLOv7（非正式版）正式開源

介紹

目前支持的東西就這么一些，現(xiàn)列舉一些大家可能感興趣的：

• 支持GridMask，Mosiac的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，而且可以可視化；

• 支持YOLOX（很強(qiáng)），而且部署方式比原版更方便，可訓(xùn)練，官方不是唯一可選；

• 支持YOLOv7+實(shí)例分割，是SingleStage的方式，目前用的是OrienMaskHead，未來可能增加更多方式；

• 支持DETR，AnchorDETR等transformer，這是獨(dú)一無二的，在一個(gè)框架里面同時(shí)被支持；

• YOLOv4 contained with CSP-Darknet53;

• YOLOv7 arch with resnets backbone;

• YOLOv7 arch with resnet-vd backbone (likely as PP-YOLO), deformable conv, Mish etc;

• GridMask augmentation from PP-YOLO included;

• YOLOv7 arch Swin-Transformer support (higher accuracy but lower speed);

• YOLOv7 arch Efficientnet + BiFPN;

• YOLOv5 style positive samples selection, new coordinates coding style;

• RandomColorDistortion, RandomExpand, RandomCrop, RandomFlip;

• CIoU loss (DIoU, GIoU) and label smoothing (from YOLOv5 & YOLOv4);

• YOLOF also included;

• YOLOv7 Res2net + FPN supported;

• Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) supported;

• WBF (Weighted Box Fusion), this works better than NMS,?link;

• YOLOX like head design and anchor design, also training support;

• YOLOX s,m,l backbone and PAFPN added, we have a new combination of YOLOX backbone and pafpn;

• YOLOv7 with Res2Net-v1d backbone, we?found res2net-v1d?have a better accuracy then darknet53;

• Added PPYOLOv2 PAN neck with SPP and dropblock;

• YOLOX arch added, now you can train YOLOX model (anchor free yolo) as well;

• DETR: transformer based detection model and?onnx export supported, as well as TensorRT acceleration;

• AnchorDETR: Faster converge version of detr, now supported!

最后強(qiáng)調(diào)一下，這個(gè)版本里面的transformer是支持轉(zhuǎn)到ONNX的，并且這個(gè)ONNX是可以被TensorRT推理的。據(jù)我所知，這在全網(wǎng)沒有任何一個(gè)開源的倉(cāng)庫(kù)做得到。

社區(qū)支持

為什么要開源這個(gè)框架，原因主要是兩個(gè)：

• 我希望利用社區(qū)的力量把它做的更完善，增加更多的功能，這一年我們?cè)絹碓较嘈派鐓^(qū)的力量，眾人拾材火焰高，不同的人研究?jī)?yōu)化不同的方向，就可以把這個(gè)框架被更多人用起來，用它訓(xùn)練的模型和部署起來的模型就可以跑在更多的地方，這才是價(jià)值所在；

• 我沒有卡繼續(xù)維護(hù)這些模型，希望有卡的朋友們一起來訓(xùn)模型，把社區(qū)做起來。

一個(gè)好的框架離不開發(fā)起人的積極參與和技術(shù)支持，我會(huì)一如既往的回答大家的問題，希望能給開源盡一些綿薄之力。

非常歡迎有時(shí)間，有計(jì)算資源，懂行的朋友來貢獻(xiàn)代碼或者模型，尤其是做目標(biāo)檢測(cè)方向的朋友們，這確實(shí)是發(fā)自內(nèi)心一個(gè)非常良心的建議，把這些好的算法都匯聚到一起來吧。讓社區(qū)的力量把它發(fā)展的更加壯大。

Github：https://github.com/jinfagang/yolov7

GridMask

Mosaic