YOLOv7高性能目標檢測器

在美團 YOLOv6 推出后不到兩個星期，YOLOv4 團隊就發(fā)布了更新一代的YOLOv7版本

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范圍內(nèi)，速度和精度都超過了所有已知的目標檢測器，并在 GPU V100 上，30 FPS 的情況下達到實時目標檢測器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練的，不使用任何其他數(shù)據(jù)集或預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。

相對于其他類型的工具，YOLOv7-E6 目標檢測器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的檢測器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷積的檢測器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。

此外， YOLOv7 的在速度和精度上的表現(xiàn)也優(yōu)于 YOLOR, YOLOX, Scaled-YOLOv4, YOLOv5, DETR, Deformable DETR, DINO-5scale-R50, ViT-Adapter-B 等多種目標檢測器。

僅在MS COCO數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練YOLOv7，而不使用任何其他數(shù)據(jù)集或預(yù)先訓(xùn)練的權(quán)重。

其三位作者 Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao 是 YOLOv4 的原班人馬。