对YOLOv7的代码进行调试后，现在可以从GitHub下载并用于本地视频测试了
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简介：
经过对YOLOv7代码的全面调试优化，现已可在GitHub上直接下载，并应用于本地视频的实时检测与分析。
YOLOv7的源代码包含训练好的模型.pt文件，可以用于测试图片、视频或调用摄像头进行实时检测。相较于之前版本，其速度与精度都有显著提升，在5 FPS到160 FPS的速度范围内实现了新的高度，并在GPU V100上达到了30 FPS以上的所有已知实时目标检测器中最高的精度——56.8% AP。YOLOv7-E6目标检测器（V100上达到56 FPS，AP为55.9%）相比基于Transform的SWINL Cascade-Mask R-CNN（A100上实现9.2 FPS，AP 53.9%），在速度和准确度方面分别提高了约509%和2%，以及相较于基于卷积的ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (A100上为8.6 FPS, AP 55.2%)，其速度提升了大约551%，精度则增加了0.7%。
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