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.
曾参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy在推特上声称:官方版YOLOv7比以下版本的精度和速度都要好。在论文中，团队详细对比了YOLOv7和其他变体的性能对比，并介绍v7版本的新变化。
最近ChatGPT很火，以GPT模型为代表的深度学习大模型以其强大的性能和良好的用户体验受到了人们的广泛关注。但是，受限于本地GPU算力的限制，无法在本地进行大模型的训练，所以本人选择在趋动云平台搭建大型深度学习模型。
hello，大家好，欢迎来到我的频道，这一段公司技术需要攻关，鲜有更新，望大家谅解，接下来一段时间我会更新针对目标检测、分类、分割相关的前沿论文，希望给大家在实际公司处理AI业务时提供一些帮助。今天介绍一下YOLO系列的网络变化，论文链接：https://www.mdpi.
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。
目录一、引言二、CPU2.1 AI爆发，推动CPU需求提升2.2 CPU指令集架构之争2.3主要国产CPU厂商三、GPU3.1英伟达与CUDA生态3.2国内GPU厂商快速发展3.3兼容与自建生态之路四、FPGA4.1低时延与灵活性优势4.2 AI成增速最快下游应用市场4.
