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大家好，我是极智视界，本文解读一下 更高、更快、更强的 YOLOv7：Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors。
在 5FPS 到 160 FPS的范围内，YOLOv7 的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。在 V100 上所有已知的 30 FPS或更快的实时目标检测器中，YOLOv7 的准确率最高，AP 达到 56.8%。YOLOv7-E6 目标检测器 (56 FPS， 55.9% AP)，相比基于 transformer 的检测器 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN (9.2 FPS, 53.9% AP)，在速度上要高出 509%，在精度上高出 2%；相比于基于 卷积 的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (A100 上 8.6 FPS, 55.2% AP)，在速度上高出 551%，在精度上高出 0.7%。另外 YOLOv7 速度和精度上还优于其他一些检测器，如：YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR、Deformable DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-B 等。更加亲民的是，YOLOv7 只在 MS COCO 数据集上从头开始训练，而不使用任何其他数据集或预训练权重。源代码在：[https:// github.com/ WongKinYiu/ yolov7](https:// github.com/ WongKinYiu/ yolov7)。