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YOLO系列博文：

1. 【第1篇：概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】
2. 【第2篇：YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】
3. 【第3篇：YOLOv1——YOLO的开山之作】
4. 【第4篇：YOLOv2——更好、更快、更强】
5. 【第5篇：YOLOv3——多尺度预测】
6. 【第6篇：YOLOv4——最优速度和精度】
7. 【第7篇：YOLOv5——使用Pytorch框架、AutoAnchor、多尺度预训练模型】
8. 【第8篇：YOLOv6——更高的并行度、引入量化和蒸馏以提高性能加速推理】
9. 【第9篇：YOLOv7——跨尺度特征融合】
10. 【第10篇：YOLOv8——集成检测、分割和跟踪能力】
11. 【第11篇：YOLO变体——YOLO+Transformers、DAMO、PP、NAS】
12. 【第12篇：YOLOv9——可编程梯度信息(PGI)+广义高效层聚合网络(GELAN)】
13. 【第13篇：YOLOv10——实时端到端物体检测】
14. 【第14篇：YOLOv11——在速度和准确性方面具有无与伦比的性能】
15. 【第15篇（完结）：讨论和未来展望】

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1 摘要

• 发表日期：2022年7月
• 作者：Wong Kin-Yiu, Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang
• 论文：YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
• 代码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
• 主要优缺点：
  • 在COCO数据集上达到新的速度与精度平衡；
  • 跨尺度特征融合提高对不同尺度物体的检测能力；
  • 改进训练过程中的标签分配方式提高训练效率。

2 网络架构

2022年7月，YOLOv7由YOLOv4和YOLOR的同一组作者发布在ArXiv上。当时，它在5 FPS到160 FPS的速度范围内，在速度和精度上超过了所有已知的目标检测器。与YOLOv4一样，它仅使用MS COCO数据集进行训练，而没有使用预训练的Backbone。YOLOv7提出了一些架构上的改进和一系列bag-of-freebies，这些改进提高了准确性，但不影响推理速度，只增加了训练时间。

下图展示了YOLOv7的详细架构。

3 改进点

YOLOv7的架构变化包括：

• 扩展高效层聚合网络（E-ELAN）：ELAN是一种通过控制最短最长梯度路径，使深度模型能够更高效地学习和收敛的策略。YOLOv7提出了E-ELAN，适用于具有无限堆叠计算块的模型。E-ELAN通过打乱和合并基数来结合不同组的特征，增强网络的学习能力，而不破坏原始的梯度路径。
• 基于拼接模型的模型缩放：通过调整一些模型属性生成不同大小的模型。YOLOv7的架构是基于拼接的架构，在这种架构中，标准的缩放技术（如深度缩放）会导致过渡层输入通道和输出通道之间的比例变化，从而导致模型硬件利用率的下降。YOLOv7提出了一种新的缩放策略，其中块的深度和宽度以相同的因子缩放，以保持模型的最佳结构。

YOLOv7中使用的bag-of-freebies包括：

• 计划重参数化卷积：类似于YOLOv6，YOLOv7的架构也受到重参数化卷积（RepConv）[98] 的启发。然而，他们发现RepConv中的恒等连接会破坏ResNet [61] 中的残差和DenseNet [109] 中的拼接。因此，他们移除了恒等连接，并将其称为RepConvN。
• 辅助头的粗标签分配和主头的细标签分配：主头负责最终输出，而辅助头则帮助训练。
• 卷积-批量归一化-激活中的批量归一化：这将批量归一化的均值和方差集成到卷积层的偏置和权重中，以便在推理阶段使用。
• 受YOLOR启发的隐性知识。
• **指数移动平均（EMA）**作为最终推理模型。

4 和YOLOv4及YOLOR的对比

YOLOv7相对于同一组作者开发的先前YOLO模型的改进如下：

• 与YOLOv4相比，YOLOv7参数量减少了75%，计算量减少36%，同时AP提高了1.5%。
• 与YOLOv4-tiny相比，YOLOv7-tiny分别减少了39%的参数量和49%的计算量，同时保持了相同的AP。
• 与YOLOR相比，YOLOv7分别减少了43%的参数量和15%的计算量，并且AP略微提高了0.4%。

在MS COCO 2017测试开发集上的评估显示，YOLOv7-E6在输入尺寸为1280像素的情况下，在NVIDIA V100上以50 FPS的速度达到了55.9%的AP和73.5%的AP50。