实时目标检测是计算机视觉的重要研究领域，在针对不同的边缘设备进行开发的应用中，对于精度与速度的提升始终激发着研究者们的研究动力。YOLOv4 原作团队发布最新 YOLOv7，与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度检测速度精度均达到最优，并在 GPU V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。值得关注的是，该团队在美团推出 YOLOv6 后不到两个星期放出 YOLOv7 这一工作。
原始论文：
https://arxiv.org/abs/2207.02696v1
源码：
https://github.com/WongKinYiu/yolov7