yolov7

基于Volov7的安全帽检测系统随着工业化和城市化的迅猛推进，工作场所的安全管理愈发受到重视。安全帽作为保护工人头部安全的关键装备，其实时监测和检测的重要性不言而喻。本文提出并深入研究了基于YOLOv7算法的安全帽佩戴检测技术，该技术旨在实现工作场所中工人安全帽佩戴情况的自动、精确且高效的检测。

目标检测算法YOLOv7简介YOLOv7由Chien-Yao Wang等人于2022年提出，论文名为：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》，论文见：https://arxiv.org/pdf/2207.02696 ，项目网页：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 。

目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以实现对各种目标的精确检测。常见的目标检测任务包括：人脸检测、行人检测、车辆检测等。目标检测在安防监控、自动驾驶、智能零售等领域具有广泛应用前景。

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YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】纯检测系列： YOLOv5-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】 YOLOv6-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】 YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】 YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】 YOLOv9-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】跟踪系列： YOLOv5/6/7-Openvino-ByteTrack【CPU】 YOLOv8/9-Openvino-ByteTrack【CPU】

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralytics YOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。本篇文章在YOLOv5算法实现的基础上，进一步完成YOLOv7算法的实现。YOLOv7相比于YOLOv5，最主要的不同之处如下：

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解决yolo无法指定显卡的问题，实测v5、v7、v8有效基本上这个就能解决了！！！在train.py的最上方加上下面这两行，注意是最上面，其次指定的就是你要使用的显卡

yolov5及yolov7实战之剪枝之前有讲过一次yolov5的剪枝：yolov5实战之模型剪枝_yolov5模型剪枝-CSDN博客当时基于的是比较老的yolov5版本，剪枝对整个训练代码的改动也比较多。最近发现一个比较好用的剪枝库，可以在不怎么改动原有训练代码的情况下，实现剪枝的操作，这篇文章就简单介绍一下，剪枝的概念以及为什么要剪枝可以参看上一篇，这里就不赘述了。