YOLOv7-Pose姿态估计代码+权重

1. 使用YOLOv7在BDD100K数据集上的实验，包含可直接运行的代码，代码文件功能说明，代码运行说明； 2. 包含非常充分地实验结果，精确度曲线，召回率曲线，AP曲线，P-R曲线，IoU，MAP等； 3. 同时提供许多实验图片和视频，非常充分地目标检测前后对比图片，和目标检测前后地对比视频； 4. 还包括一份25页的报告书，可以直接用作课设等，其中包含嵌入对比视频，双击即可自行播放； 5. 实验结果视频包含雪天，夜间，强光等场景下的对比，也可以自己运行代码生成。

继美团yolov6发布不久，v4作者重新操刀，最新目标检测出道。 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。希望对大家有帮助。

这是dakknet官方发布的yolov7-tiny版本的weights和预训练模型

YOLOv7格式的EDS数据集，直接放在yolov7的目录下即可训练

yolov7、yolov6n的onnx文件，想看的可以来看一看，第一次发资源也不知道要说点什么好，因为在官网下载权重文件太费劲了，所以放在这了。

在YOLOv7原始代码的基础上，配置好model，进行了简单修改；只需配置好环境后，直接运行detect.py，即可实现通过摄像头进行目标检测，种类多达81种，运行速度快，准确高，肥肠好用

爆改YOLOV7的detect.py，将其制作成API接口，可供其他程序调用，识别的过程中还会返回识别目标的详细信息（包括：种类、二维坐标位置、置信度），超低延时流畅运行。 博客：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126012620?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126012620%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=hPPve

YOLOV7源码内含有训练模型

yolov7模型文件，6个全部