YOLOv7来临：论文解读附代码解析

前言：

是一份关于YOLOv7的论文解读，首发于【GiantPandaCV】公众号，写的不是很好，望大佬们包涵！

2022年7月，YOLOv7来临，
论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696
代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
在v7论文挂出不到半天的时间，YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说明，由此看来大佬们都比较认可这款检测器：

官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。

在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率，与此同时，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器。

另外，YOLOv7所获得的成果不止于此，例如：

• YOLOv7-e6 (55.9% AP, 56 FPS V100 b=1) by +500% FPS faster than SWIN-L Cascade R-CNN (53.9% AP, 9.2 FPS A100 b=1)
• YOLOv7-e6 (55.9% AP, 56 FPS V100 b=1) by +550% FPS faster than ConvNeXt-RCNN (55.2% AP, 8.6 FPS A100 b=1)
• YOLOv7-w6 (54.6% AP, 84 FPS V100 b=1) by +120% FPS faster than YOLOv5-X6-v6.1 (55.0% AP, 38 FPS V100 b=1)
• YOLOv7-w6 (54.6% AP, 84 FPS V100 b=1) by +1200% FPS faster than Dual-Swin-RCNN (53.6% AP, 6.5 FPS V100 b=1)
• YOLOv7 (51.2% AP, 161 FPS V100 b=1) by +180% FPS faster than YOLOX-X (51.1% AP, 58 FPS V100 b=1)