1、YOLOv7车辆行人检测训练权重 ,附有各种训练曲线图,可使用tensorboard打开训练日志,map达90%以上 2、classes: person、car 3、检测结果和数据集参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127988082?spm=1001.2014.3001.5502
2022-11-28 12:25:40 544.7MB YOLOv7车辆行人检测
1、YOLOv7算法Visdrone数据集训练权重 ,附有各种训练曲线图,可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127346292?spm=1001.2014.3001.5502
2022-11-28 12:25:37 431.49MB Visdrone数据集 YOLOv7算法Visdrone
YOLOv7 源代码 包含YOLOv7的模型.pt文件,可以利用该训练好的模型文件测试图片、视频等,也可以调用摄像头进行实时检测。速度和精度较之前版本都有很大提高.在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度,并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于Transform的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)的速度和准确度分别高出509%和2%,以及基于卷积的检测器ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度提高551%,准确率提高0.7%。
2022-11-21 20:18:44 520.57MB YOLOV7
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1.包含yolov7的6个权重文件
2022-11-19 10:25:14 995.96MB yolov7 weights 权重
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yolov7 darknet 80分类原始权重的C#调用,使用opencvsharp载入weight和cfg文件。
2022-11-10 16:25:22 151.7MB yolov7 c# opencvsharp
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Yolov7.onnx 模型文件,ONNX 对象检测 。 YOLO 是一种最先进的实时目标检测系统。 格式 ONNX v7 框架 pytorch 1.13.0 导入ai.onnx v12 输入 images type: float32[1,3,640,640] 输出 output type: float32[1,25200,85]
2022-11-05 18:05:07 140.9MB onnx yolov7 yolo
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YOLOv7是YOLO家族中第一个包含人体姿态估计模型的。
2022-11-04 16:05:25 12.14MB Yolov7 人体姿态估计
因darknet框架下的模型训练,相对pytorch框架训练成本低,且作者也提供了darknet框架下的配置文件和预训练模型,本人也在评估darknet框架下的v7-tiny模型,再次将AlexeyAB大佬开源的模型和配置文件上传,给自己做一个备份。
2022-11-03 19:07:30 23.52MB Alexey darknet pytorch 模型训练
yolov7的网路架构,可以很清晰的看到各个模块
2022-11-03 19:07:27 2.8MB 目标检测
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方便各位下载,YOLOv7源代码+权重文件
2022-11-03 09:07:08 998.3MB YOLOv7 权重文件