介绍
近年来，实时目标检测一直以YOLO系列为主，最近发布的YOLOv7（2022 年 7 月 6 日）是其中的最新版本。
与目前主流的目标检测器主要侧重于优化架构不同，YOLOv7 还侧重于优化训练过程。作者重点介绍了一些优化模块和优化方法。这可能会花费我们进行更高准确性的训练，但不会增加推理成本！！
他们称这种方法为可训练的蜜蜂袋。他们已经介绍了其中的几个；
他们提出的两个可训练的自由蜂包方法，即重新参数化模块和处理分配给不同输出层的动态标签分配，对目标检测的发展做出了贡献。我们可能会在未来的目标检测器中看到重新参数化的模块取代原来的模块；
YOLOv7有两种架构。YOLOv7 p5和YOLOv7 p6。p6比p5大。为了像基于串联的模型一样扩展YOLOv7，作者引入了一种称为扩展和复合缩放的新缩放方法。有效利用参数和计算；
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