他们公布的结果表明，YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测;
要说那个人工智能模型更新的最快，最频繁，当数 Yolo 对象检查系列模型了，前几期的文章，我们有介绍过Yolov9，Yolov8 ，Yolov7，Yolov6等系列的模型。本想打算更新下Yolov10 模型，但是Yolov11 就紧跟发布，不得不说人工智能是真的卷。
Joseph Redmon的这篇提出YOLO的论文You Only Look Once: Unified， Real-Time Object Detection也发表在了CVPR 2016上，并获得了CVPR 2016的最佳人气奖。
摘要本文由适创科技智测皓微团队工程师撰写，文章聚焦于YoLov7的算法与实现，从原理出发，详尽解析了YoLo新版本对于目标检测的创新之处。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf代码地址：https://github.
