yolov7专题

YOLOv7输出层之间的热力图

我们经常看到一些论文里绘制了不同的热力图，来直观的感受其模型的有效性。特别是使用了注意力模块的网络，热力图就可以验证注意力机制是否真正聚焦到了预期的重要特征上，以便对模型的有效性和合理性进行评估。例如Centralized Feature Pyramid for Object Detection这篇文章中展示的，就很能够表达作者改进后的模型相比之前模型的一个优越性。本文就来记录一下如何使

yolov5和yolov7车牌识别检测（可检测黄牌、绿牌、双层车牌等各种车牌，准确率高，提供界面）

实现一个车牌识别系统，使用YOLOv5和YOLOv7这两种不同的模型来进行车牌的检测。下面我将提供一个完整的项目概述，包括模型训练脚本、车牌识别代码以及两个GUI界面，分别用于处理静态图片和实时视频流 1. 模型训练 YOLOv5 和 YOLOv7 的训练脚本。使用车牌数据集进行训练。 2. 车牌识别 Python 代码实现车牌的检测与识别。支持多种车牌类型，例如黄色、绿色、双层车牌等

目标检测 | yolov7 原理和介绍

（超详细）YOLOV7改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)

1.在until/general.py文件最后加上下面代码 2.在general.py里面找到这代码，修改这两个地方 3.之后直接运行即可

基于YOLOv7的口罩检测

目录 1. 作者介绍2. YOLOv7网络模型2.1 算法简介2.2 数据集介绍2.3 YOLO格式数据集制作 3. 代码实现3.1 分割数据集3.2 修改数据配置文件3.3 修改训练代码，进行训练3.4 修改测试代码，进行测试3.5 检测结果 1. 作者介绍曹宇欢，女，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：模式识别与人工智能电子邮件：1472644890@

YOLOv7添加注意力机制和各种改进模块

YOLOv7添加注意力机制和各种改进模块代码免费下载：完整代码添加的部分模块代码： ########CBAMclass ChannelAttentionModule(nn.Module):def __init__(self, c1, reduction=16):super(ChannelAttentionModule, self).__init__()mid_channel = c1

海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（18）-Yolov8改进

yolov8进行二次改进后进行了量化和速度测试，没有明显速度增加。对比一下模型的性能。分别用原始模型和改后的模型进行了100 epochs训练。以下是原始模型的结果。 class P R map@0.5 map@.95 1 0.79 0.49 0.571 0.316 2 0.851 0.738 0.801 0.538 改进后的模型结果。 cla

读论文 | Small object detection model for UAV aerial image based on YOLOv7

目录 1、前言 2、摘要 3、论文的方法 3.1 方法描述 3.2 方法改进 3.3 本论文的模型图 3.4 本文的数据集： 3.5 论文实验 3.6 解决的问题 3.7 论文总结（1）文章优点（2）方法创新点（3）未来展望 1、前言该论文代码未公开，大家看看方法啥的就好，里面详细的细节不用深究。没有公开代码的论文，一般是不看的。原文：《Sma

使用train.py----yolov7

准备工作在训练之前，数据集的工作和配置环境的工作要做好数据集：看这里划分数据集，训练自己的数据集。_划分数据集后如何训练-CSDN博客划分数据集2，详细说明-CSDN博客配置环境看这里从0开始配置环境-yolov7_gpu0是inter gpu1是nvidia 深度学习要用哪个-CSDN博客参数设置工作首先就是数据集，我之前写的划分数据集的那个文件

目标检测算法YOLOv7简介

YOLOv7由Chien-Yao Wang等人于2022年提出，论文名为：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》，论文见：https://arxiv.org/pdf/2207.02696 ，项目网页：https://github.com/Wo

YoloV7改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图

摘要本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。本次我将这个模块用来改进YoloV7，实现大幅度涨点。自研下采样模块及其变种第一种改进方法将输入分成两个分支，一个分支

【目标检测】YOLOv7 网络结构（与 YOLOv4，YOLOv5 对比）

YOLOv7 和 YOLOv4 Neck 与 Head 结构对比其实 YOLOv7 的网络结构网上很多文章已经讲得很清除了，网络结构图也有非常多的版本可供选择，因为 YOLOv7 和 YOLOv4 是一个团队的作品，所以在网络结构方面， YOLOv7 和 YOLOv4 有很多相似的地方，下面我们就来比较一个 YOLOv7 和 YOLOv4 的 Neck 和 Head 部分：可以看出来宏

yolov7直接调用zed相机实现三维测距（python）

yolov7直接调用zed相机实现三维测距（python） 1. 相关配置2. 相关代码3. 源码下载相关链接此项目直接调用zed相机实现三维测距，无需标定，相关内容如下： 1. yolov4直接调用zed相机实现三维测距 2.yolov5直接调用zed相机实现三维测距（python） 3. yolov8直接调用zed相机实现三维测距（python） 4. yolov9直接调

芒果YOLOv7改进96：检测头篇DynamicHead动态检测头：即插即用｜DynamicHead检测头，尺度感知、空间感知、任务感知

该专栏完整目录链接：芒果YOLOv7深度改进教程该创新点：在原始的Dynamic Head的基础上，对核心部位进行了二次的改进，在原论文《尺度感知、空间感知、任务感知》的基础上，在通道感知的层级上进行了增强，关注每个像素点的比重。在自己的数据集上改进，有效涨点就可以直接当作自己论文里面的《深度创新点》应读者要求，新增一篇DynamicHead检测头改进

YOLOv7全网独家改进: 卷积魔改 | 变形条状卷积，魔改DCNv3二次创新

💡💡💡本文独家改进：变形条状卷积，DCNv3改进版本，不降低精度的前提下相比较DCNv3大幅度运算速度 💡💡💡强烈推荐：先到先得，paper级创新，直接使用； 💡💡💡创新点：1）去掉DCNv3中的Mask；2）空间域上的双线性插值转改为轴上的线性插值； 💡💡💡如何跟YOLOv7结合：1）直接放在IDetect前面收录 YOLOv

【YOLOv5改进系列(8)】高效涨点----添加yolov7中Aux head 辅助训练头

文章目录 🚀🚀🚀前言一、1️⃣ Auxiliary head辅助头简单介绍二、2️⃣从损失函数和标签分配分析三、3️⃣正负样本标签分配四、4️⃣如何添加Aux head辅助训练头五、5️⃣实验部分(后续添加，还是跑模型，辅助头真是太慢了！！！) 👀🎉📜系列文章目录【YOLOv5改进系列(1)】高效涨点----使用EIoU、Alpha-IoU、SIoU

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的稻田虫害检测系统详解（深度学习+Python代码+UI界面+训练数据集）

摘要：本篇文章深入探讨了如何利用深度学习技术开发一个用于检测稻田虫害的系统，并且分享了完整的实现过程和资源代码下载。该系统采用了当前的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，对其进行了性能对比，包括mAP、F1 Score等关键指标。文中详尽阐述了YOLOv8的工作原理，并附上了相关的Python实现代码和训练用数据集，同时整合了一个基于PySide6的图形用户界面。该系统

使用Yolov7进行LUNA16的肺结节检测

1、图像预处理 1.1 从mhd文件中获取CT图像，保存3张切片 def normalizePlanes(npzarray):maxHU = 400minHU = -1000npzarray = (npzarray - minHU)/(maxHU - minHU)npzarray[npzarray>1] = 1npzarray[npzarray<0] = 0npzarray *= 255re

YOLOv7改进 | 更换主干网络之PP-LCNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。PP-LCNet是一个由百度团队针对Intel-CPU端加速而设计的轻量高性能网络。它是一种基于MKLDNN加速策略的轻量级卷积神经网络，适用于多任务，并具有提高模型准确率的方法。与之前预测速度相近的模型相比，PP-LCNet具有更高的准确性。此外，对于计算机视觉的下游任务（如目标检测、语义分割等），该模型的效果也很好。 PP-LCNet还采用了H-Swi

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的火焰与烟雾检测系统详解（深度学习模型+UI界面升级版+训练数据集）

摘要：本研究详细介绍了一种集成了最新YOLOv8算法的火焰与烟雾检测系统，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行性能评估对比。该系统能够在包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中准确识别火焰与烟雾。文章深入探讨了YOLOv8算法的原理，提供了Python实现代码、训练数据集，以及基于PySide6的用户界面（UI）。系统还整合了SQLite数据库的用户管理功能，支持一键切换不

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的危险物品检测系统（深度学习模型+PySide6界面+训练数据集+Python代码）

摘要：本文深入介绍了一个采用深度学习技术的危险物品识别系统，该系统融合了最新的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的性能。该系统在处理图像、视频、实时视频流及批量文件时，能够准确识别和分类各种危险物品，例如斧头、大镰刀等。文章不仅详尽阐释了YOLOv8算法的原理，还提供了完整的Python代码实现、专为训练设计的数据集，以及基于PySide6开发的图形用户界

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的零售柜商品检测软件（Python+PySide6界面+训练代码）

摘要：开发高效的零售柜商品识别系统对于智能零售领域的进步至关重要。本文深入介绍了如何运用深度学习技术开发此类系统，并分享了全套实现代码。系统采用了领先的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能比较，呈现了诸如mAP、F1 Score等关键性能指标的对比。文章详细阐述了YOLOv8的工作原理，并提供了相关的Python代码、训练数据集，以及一个基于PySide6的优雅

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的交通信号灯识别系统（深度学习+UI界面+训练数据集+Python代码）

摘要：本研究详细介绍了一种采用深度学习技术的交通信号灯识别系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别交通信号灯。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（U

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的血细胞智能检测与计数（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

摘要：开发血细胞智能检测与计数系统对于疾病的预防、诊断和治疗具有关键作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个血细胞智能检测与计数系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的日常场景下的人脸检测系统（深度学习模型+PySide6界面+训练数据集+Python代码）

摘要：开发用于日常环境中的人脸识别系统对增强安全监测和提供定制化服务极为关键。本篇文章详细描述了运用深度学习技术开发人脸识别系统的全过程，并附上了完整的代码。该系统搭建在强大的YOLOv8算法之上，并通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能比较，展示了不同模型的关键性能指标，如mAP、F1 Score的分析结果。文章深度解析了YOLOv8算法的工作原理，提供了相应的Python代码、训

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的田间杂草检测系统（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）

摘要：开发用于田间杂草识别的系统对提高农业运营效率和提升作物产出至关重要。本篇文章详尽阐述了如何应用深度学习技术开发一个用于田间杂草识别的系统，并附上了完备的代码实现。该系统基于先进的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等版本在性能上的差异，通过mAP、F1 Score等关键性能指标进行了深入分析。文章详细讲解了YOLOv8算法的核心机制，提供了相关的Python代码