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基于PyTorch的YOLOv7目标检测算法版本

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简介：
本项目基于PyTorch实现YOLOv7目标检测算法，旨在提供高效、准确的目标识别解决方案，适用于多种应用场景。 YOLOv7在YOLOv5的基础上应用了一些新技术和优化措施，从而进一步提升了检测性能和速度。相较于之前的版本，YOLOv7不仅拥有更高的精度，还实现了更快的推理速度，并且支持更多的应用场景。压缩包中包括预训练权重yolov7.pt。

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  • 基于PyTorch的YOLOv7目标检测算法版本
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    本项目基于PyTorch实现YOLOv7目标检测算法，旨在提供高效、准确的目标识别解决方案，适用于多种应用场景。 YOLOv7在YOLOv5的基础上应用了一些新技术和优化措施，从而进一步提升了检测性能和速度。相较于之前的版本，YOLOv7不仅拥有更高的精度，还实现了更快的推理速度，并且支持更多的应用场景。压缩包中包括预训练权重yolov7.pt。
     
  • 目标检测算法-YOLOv3-PyTorch版本.zip
    优质
    本资源提供YOLOv3的目标检测算法代码，采用PyTorch框架实现。适用于快速部署和训练大规模图像识别任务，适合研究与开发使用。 相比于YOLO v2网络，在保持速度优势的同时，YOLO v3网络提升了预测精度，特别是在识别小物体方面有显著增强。
     
  • 基于PyTorch的R-CNN目标检测算法实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了经典的R-CNN目标检测算法，旨在提供一个高效、灵活的目标识别解决方案，并进行了一系列实验以验证其性能。 使用PyTorch实现R-CNN目标检测算法涉及多个步骤和技术细节。首先需要准备数据集并进行预处理，然后构建基于卷积神经网络的特征提取器。接下来是生成区域建议（Region Proposals），通过在图像上应用滑动窗口和选择性搜索等方法来确定可能包含对象的候选区域。 对于每个提议的区域，使用预先训练好的CNN模型抽取固定大小的特征图，并将其输入到分类器中以预测类别标签以及边界框回归调整。最后一步是进行非极大值抑制（NMS）处理去除冗余检测结果，确保输出高质量的目标定位和识别信息。 整个过程中需要注意参数调优、计算效率优化等问题，以便在实际应用时获得更好的性能表现。
     
  • 基于YOLOv7的车辆检测目标识别技术-YOLOv7车辆检测.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术，旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包，助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。
     
  • YOLOV7-OBB：基于PyTorch的You Only Look Once OBB旋转目标检测模型实现
    优质
    简介：YOLOV7-OBB是基于PyTorch框架开发的一种先进的旋转边界框（OBB）目标检测模型，继承了YOLO系列高效准确的特点。该模型能够精确识别图像中各类物体的旋转角度和位置，尤其适用于复杂场景下的小目标及倾斜目标检测任务。 在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数改进为旋转目标检测模型yolov7-obb；支持step、cos学习率下降法、优化器选择包括adam和sgd、根据batch_size自适应调整学习率、新增图片裁剪功能、多GPU训练支持、计算各类别目标数量统计，同时支持heatmap以及EMA。
     
  • 基于YOLOv7的KLD损失改进的旋转目标检测（yolov7-obb-master.zip）
    优质
    本项目提出了一种基于YOLOv7框架并引入Kullback-Leibler Divergence(KLD)损失函数改进的旋转目标检测模型，代码已打包为yolov7-obb-master.zip。 在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数修改为旋转目标检测版本，相关代码可在yolov7-obb-master.zip中找到。
     
  • 基于YOLOv3的目标检测算法
    优质
    简介：本文探讨了基于YOLOv3的目标检测算法，通过改进网络结构和引入新特征提升模型性能，在多个数据集上实现高精度与快速检测。 本资源用于自身备份使用，以防资源丢失，并非单纯为了获取积分。不过有时候获得这些资源并不容易。大家可以通过网络搜索找到所需资源，如果觉得麻烦也可以直接下载。
     
  • 基于Yolov7的口罩检测算法模型
    优质
    本研究提出了一种基于YOLOv7框架的口罩检测算法模型，旨在提升在复杂场景下对人脸佩戴口罩情况的识别精度与速度。 1. 训练好的YOLOv7口罩检测模型已准备好。 2. 模型存放在runs文件夹内。 3. 文件夹内部包含详细教程。 4. 精度达到约93%左右。 5. 提供多个训练好的模型可供选择使用。 6. 该模型可以识别三种情况：戴口罩、未戴口罩和没戴好口罩。
     
  • 基于YOLOV7算法的深度学习无人机目标检测（含数据集）
    优质
    本研究采用先进的YOLOv7算法进行深度学习训练，旨在提升无人机在复杂环境下的实时目标检测能力，并构建了特定的数据集以优化模型性能。 深度学习领域中的YOLOV7算法用于无人机检测的目标识别任务。该方法包含源代码和数据集，并使用Python语言实现，可以作为参考项目。提供的两个数据集中包含了训练模型所需的数据。 Read-On 数据集用于训练YOLO无人机检测模型，包括1012张训练图片及347张验证图片并附有标注信息。此数据集是为我们的“业余无人机检测和跟踪”项目准备的，其中包含超过4000幅业余无人机的照片。