美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。
在 5-160 FPS 范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。
在 后不到两个星期，提出 YOLOv4 的团队就发布了更新一代的版本。
YOLOv7 的论文被提交到了预印版论文平台 arXiv 上，其三位作者 Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao 是 YOLOv4 的原班人马。
相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 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现也优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR 等多种目标检测器。
YoloV6:
YoloV7得github
目录
1、YoloV7-tiny网络结构图
其中有几个地方是自己命名的。。。。。。。。。。。我也不知道叫啥，就自己命名了。。
我的代码是2022/07/11上午git的 ，激活函数还是LeakeRelu,然后下午他就更新了。。。。。。。。。。。。。。。。。
这个结构看着是不是有点像sppf，每个卷积出个分支做残差。。。。。因为是5个卷积，所以我叫做C5.。。。。。。。。。。。。
这个自己瞎起的名字。。。。
下面大家自己看看具体网络结构：
PPT链接:
「网络结构图」等文件 https://www.aliyundrive.com/s/R5Wv7NuwH9Q 提取码: ug77
点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。有写的不对的地方大家可以提出来。。。。。
2、YoloV7网络模型结构图
3、YoloV7x网络模型结构图
4、YoloV7-d6网络模型结构图
5、YoloV7-e6网络模型结构图
6、YoloV7-e6e网络模型结构图
7、YoloV7-w6网络模型结构图
「YoloV7各个网络模型结构图」等文件 https://www.aliyundrive.com/s/a5xhjMoHZA5 提取码: z69x
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