【第45篇】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

文章目录

  • 摘要
  • 1、简介
  • 2、相关工作
    • 2.1 实时物体检测
    • 2.2 模型重参数化
    • 2.3 模型缩放
  • 3 架构
    • 3.1 扩展的高效层聚合网络
    • 3.2 基于串联模型的模型缩放
  • 4. 可训练的bag-of-freebies
    • 4.1 使用重参数化卷积
    • 4.2 粗略loss辅助和精细loss引导
    • 4.3 其他可训练的bag-of-freebies
  • 5 实验
    • 5.1 实验装置
    • 5.2 基线
    • 5.3 与最先进技术的比较
    • 5.4 消融研究
      • 5.4.1 提出的复合缩放方法
      • 5.4.2 被提议的重参数化模型

你可能感兴趣的:(高质量AI论文翻译,YOLO,计算机视觉,目标跟踪)