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YOLOv7旋转目标追踪
在YOLOv7-OBB旋转目标检测算法的基础上，融合StrongSort目标追踪算法实现了旋转目标追踪。
https://github.com/Egrt/yolov7-obb-sort
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简介： 继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。主要从两点进行模型的优化：模型结构重参化和动态标签分配。 YOLOv7的特点是快！相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%，比YOLOX快180%。 Github地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.026
将所有数据集图片放入JPEGImages文件夹中，所有的图片对应的xml文件放入Annotations中，ImageSets文件夹中创建Main文件夹，暂时Main文件夹为空。 文件夹结构 在 VOCdevkit 目录下创建 split.py ，运行之后会在 Main 文件夹下生成三个个txt文件： train.txt、val.txt、test.txt split.py
YOLO系列在目标检测领域可谓名声赫赫，其性能表现不俗，如今其已经更新到了YOLOV7版本，今天便来一睹其风采。 博主之前只是对YOLO算法的原理一知半解，并未实验，因此并不熟练，因此，借此机会来进行实验以为日后的论文撰写做好准备。 看一下YOLOV7X的网络结构： 首先是
这个项目中需要用到 opencv 进行图片的读取与处理操作，因此我们需要先配置一下 opencv 在 java 中运行的配置。 首先前往 opencv 官网下载 opencv-4.6 ：点此下载；下载好后仅选择路径后即可完成安装。 此时将 opencvbuildjavax64 路径下的 opencv_java460.dll 复制到 C:WindowsSystem32 中，再
yolov7来啦！！！因为项目需要，尝试跑了下yolov7，感觉还不错。 由于现在使用的数据集大部分都是“小目标”，并且之前有在yolov5上增加小目标检测层的经验，所以尝试了下在yolov7上添加小目标检测层，废话不多说，直接看代码吧！
论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 GitHub 链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 修改YOLOV7配置 data.yaml 新建data.yaml文件，配置yolov7的数据集，数据集为 YOLO格式 。 weights 新建weights文件夹，下载yolov7.pt https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt。 train.py 修改如下的参数，
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创
睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台 学习前言 源码下载 YoloV7-3D改进的部分（不完全） YoloV7-3D实现思路 一、整体结构解析 二、网络结构解析 1、主干网络Backbone介绍 2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取 3、利用Yolo Head获得预测结果 三、预测结果的解
本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralytics YOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。 本篇文章在 YOLOv5 算法实现的基础上，进一步完成 YOLOv7 算法的实现。 YOLOv7 相比于 YOLOv5 ，最
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。目标检测算法的速度和精度是衡量其性能的两个重要指标，它们通常是相互矛盾的。在实际应用中，我们需要在速度和精度之间进行权衡，选择适合实际需求的算法。
