基于yolov7的目标检测YOLOv7 是一种先进的实时目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。它在速度和准确性方面都取得了显著的提升，被认为是目前最快的实时目标检测器之一。主要特点高效性能：YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 的速度范围内，其准确率和速度都超过了大多数已知的目标检测器。在 GPU V100 上，YOLOv7 的准确率（56.8% AP）在所有已知实时目标检测器中是最高的。它提供了多种模型变体，如 YOLOv7-tiny、YOLOv7 和 YOLOv7-W6，分别适用于边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU。网络结构优化：YOLOv7 的网络结构包括输入（Input）、骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）。它引入了扩展的高效层聚合网络（E-ELAN），优化了特征提取和融合。使用了重参数化卷积技术，提高了模型的训练效率。动态标签分配：YOLOv7 采用了动态标签分配策略，通过 Lead head 指导标签分配，提高了检测的准确性和效率。多任务能力：除了基本的目标检测任务，YOLOv7 还可以扩展到姿态识别等复杂任务。通过修改模型结构，YOLOv7 可以输出人体关键点坐标，用于姿态估计。