YOLOv7: مجموعة من التقنيات المجانية القابلة للتدريب تحدد مستوى جديدًا للتميز في كشف الأشياء في الوقت الحقيقي

يتجاوز YOLOv7 جميع مكتشفات الأشياء المعروفة في كل من السرعة والدقة في نطاق يمتد من 5 صور في الثانية إلى 160 صورة في الثانية، ويتميز بأعلى دقة تبلغ 56.8% AP بين جميع مكتشفات الأشياء الفعلية المعروفة التي تعمل بسرعة 30 صورة في الثانية أو أعلى على وحدة معالجة الرسومات V100. كما أن مكتشف الأشياء YOLOv7-E6 (56 صورة في الثانية على V100، 55.9% AP) يتفوق على كلاً من مكتشف الأشياء المستند إلى المتحولات SWIN-L Cascade-Mask R-CNN (9.2 صورة في الثانية على A100، 53.9% AP) بنسبة سرعة تبلغ 509% ودقة تبلغ 2%， وعلى مكتشف الأشياء المستند إلى التحويلات ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 صورة في الثانية على A100، 55.2% AP) بنسبة سرعة تبلغ 551% ودقة تبلغ 0.7% AP، بالإضافة إلى ذلك، يتفوق YOLOv7 على العديد من مكتشفات الأشياء الأخرى مثل: YOLOR، YOLOX، Scaled-YOLOv4، YOLOv5، DETR، Deformable DETR، DINO-5scale-R50، ViT-Adapter-B وغيرها من حيث السرعة والدقة. علاوة على ذلك، تم تدريب YOLOv7 فقط على مجموعة بيانات MS COCO من الصفر دون استخدام أي مجموعات بيانات أخرى أو أوزان تم تدريبها مسبقًا. وقد تم نشر الكود المصدر في https://github.com/WongKinYiu/yolov7.注：在阿拉伯语中，百分比符号通常放在数字后面，因此 "2%" 和 "0.7% AP" 的翻译也相应调整为 "2٪" 和 "0.7٪ AP"。但是，由于这里的百分比符号是英文输入，为了保持一致性，我保留了原始格式。如果你希望使用阿拉伯语的百分比符号，请告知我进行修改。