物体检测是计算机视觉中的一项关键任务，在自动驾驶汽车、监控和机器人等领域都有应用。YOLO（You Only Look Once）是一个流行的实时物体检测模型，自2016年首次发布以来，已经经历了几次迭代。最新的迭代，即YOLOv7，于2021年发布，拥有比其前辈更高的性能和速度。
YOLOv7模型是建立在对2020年发布的YOLOv5架构的一系列改进之上。YOLOv5比早期的YOLO模型引入了许多改进，包括一个更有效的骨干网络和使用锚箱来提高精确度。YOLOv7在这些改进的基础上，引入了一些新的功能和优化。
YOLOv7的关键改进之一是使用了一种新的无锚检测方法，称为RepPoints。这种方法用一组代表点取代了早期YOLO模型中使用的锚箱，这些代表点被用来定义物体周围的边界箱。这种方法与锚箱相比有几个优点，包括提高精确度和更有效地处理不同形状和大小的物体的能力。
YOLOv7的另一个主要特点是使用了动态网络架构，这使得模型能够在飞行中适应输入图像的大小。这意味着YOLOv7可以处理不同尺寸和长宽比的图像，而不需要进行预处理或调整尺寸。这一特点也使YOLOv7更加高效，因为它允许模型使用更少的参数，减少计算开销。
除了这些特点外，YOLOv7还引入了其他一些优化和改进，包括使用更有效的特征融合模块和使用新的损失函数GIoU（Generalized Intersection over Union）。这些改进有助于进一步提高YOLOv7模型的准确性和速度。
总的来说，YOLOv7代表了对早期YOLO模型的重大改进，是目前最先进的物体检测模型之一。
其改进的准确性和速度使其成为实时应用的一个有吸引力的选择，其处理不同形状和大小的物体的能力使其成为一系列计算机视觉任务的通用工具。
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.gitpython3 -m pip install -r requirements.txt
import cv2# Load YOLOv7 modelnet = cv2.dnn.readNet('yolov7.weights', 'yolov7.cfg')# Define class namesclasses = []with open('coco.names', 'r') as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()]# Load imageimg = cv2.imread('image.jpg')# Get image dimensionsheight, width, _ = img.shape# Preprocess imageblob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)# Set input and output layersnet.setInput(blob)output_layers = net.getUnconnectedOutLayersNames()# Forward pass through networkoutputs = net.forward(output_layers)# Process outputsfor output in outputs: for detection in output: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) x = center_x - w // 2 y = center_y - h // 2 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, classes[class_id], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# Display imagecv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
