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序文
現在の高度な深層学習ターゲット検出アルゴリズム YOLOv7 としては、多数のトリックが組み立てられていますが、まだ改善と改善の余地があり、特定のアプリケーション シナリオにおける検出の難しさに応じて、さまざまな改善方法を使用できます。次の一連の記事では、YOLOv7 の詳細な改善方法に焦点を当てます。その目的は、イノベーションを必要とする科学研究に従事する学生や、より良い結果を達成するためにエンジニアリング プロジェクトに従事する友人に、わずかなヘルプと参考情報を提供することです。YOLOv7 や YOLOv5 アルゴリズムのおかげで、2020 年以降、改良された論文が多数登場しましたが、科学研究に携わる学生にとっても、すでに働いている友人にとっても、研究の価値や新規性だけでは十分ではありません。将来的には、改良されたアルゴリズムは YOLOv7 に基づいて行われます。以前の YOLOv5 の改良方法は YOLOv7 にも適用できるため、YOLOv5 シリーズの改良のシリアル番号は継続されます。さらに、この改善方法は、YOLOv5 などの他のアルゴリズムにも適用して改善することができます。皆様のお役に立てれば幸いです。
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1. 問題を解決する
元のアルゴリズムを改善し、C3 モジュールをより高度な c2f モジュールに置き換え、モジュールを最新のターゲット検出アルゴリズム YOLOv8 で提案されているものに変更します。C2f モジュールは、C3 モジュールと ELAN の考え方を参考にして設計されています。