在本次升级中，飞桨工程师本着精益求精的工匠精神，使该模型得到了进一步强化，COCO数据集mAP高达43.2%，训练速度也提升了40%，并基于YOLOv3开源了多种模型压缩完整方案，使YOLOv3更上一层楼！
AI识别验证码的成功率首次达到100%，标志着我们正式进入了“后验证码时代”。然而，最近有研究指出，一些本地运行的AI机器人使用特别训练的图像识别模型，已经做到100%的成功率，达到甚至超过了人类水平!
引用格式：李阳德, 马晓慧, 王骥. 基于轻量级MobileNet V3-YOLOv4的生长期菠萝成熟度分析[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(2): 35-44.DOI：10.12133/j.smartag.
我们先整体来看下 YOLOv7的输入输出结构，首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小，输入到 backbone 网络中，然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map，并输出预测结果，这里以 coco 为例子，输出为 80 个类别，然后每个输出 即坐标位置和是否存在物体的置信度，3 是指的 anchor 数量，因此每一层的输出为 x 3 = 255再乘上 feature map 的大小就是最终的输出了。
