[易语言]使用易语言部署yolov7-onnx模型

【官方框架地址】

https://github.com/WongKinYiu/yolov7
【算法介绍】

YOLOv7是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本之一，其设计理念是在保持实时处理速度的同时，提高目标检测的准确性。YOLO算法因其高效的目标检测性能而广受欢迎，它可以在单次前向推断中对图像中的多个物体进行检测和分类。YOLOv7在其前身的基础上，通过引入新的架构和训练策略，进一步优化了模型的性能。

核心特性

YOLOv7具备以下主要特性：

实时性能

YOLOv7继承并增强了YOLO系列算法的实时处理能力，它通过优化的模型架构和算法，可以在保持高帧率的同时进行准确的目标检测。

准确性提升

相比之前的版本，YOLOv7在多个公开的标准数据集上展现出更高的检测准确率，这要归功于其改进的模型结构和训练技巧。

网络架构优化

YOLOv7对网络架构进行了优化，引入了更加有效的特征提取层和卷积层设计，这使得模型能够更好地捕捉图像中的细节信息，以及更好地泛化到不同的目标和背景上。

训练策略改进

YOLOv7中使用了新的训练策略，如自适应标签平滑、数据增强、自动学习速率调整等，这些都有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。

应用场景

YOLOv7可应用于各种需要快速且准确目标检测的场景，包括但不限于：

• 视频监控：在安全和监控应用中，YOLOv7可以实时检测和跟踪人员或车辆等目标。
• 自动驾驶：用于车辆环境感知系统，对行人、车辆和交通标志等进行检测。
• 工业自动化：在制造业中，YOLOv7可以识别和定位产品中的缺陷或组件。
• 零售分析：在零售环境中，YOLOv7可以用来跟踪顾客行为和货品管理。

技术优势

速度与准确率的平衡

YOLOv7在不牺牲速度的前提下提高了准确率，这得益于其网络设计和训练策略的优化。

适应性强

该模型对于不同大小、形状和尺度的目标都有很好的检测能力，且对于不同的应用场景都能够调整和优化。

跨平台性

YOLOv7支持在多种平台上运行，包括使用CPU、GPU和边缘计算设备，这使得它可以灵活部署在各种环境中。

总而言之，YOLOv7作为YOLO系列中的一个优秀代表，它通过创新的设计和技术改进，提供了一个高效、精确且适用性广泛的目标检测解决方案。

【效果展示】

【实现部分代码】

.版本 2
.支持库 spec

YOLO7_加载模型 (“yolov7-tiny_640x640.onnx”, “labels.txt”, 0.3, 0.45)
图片字节集 ＝ 读入文件 (“person.jpg”)
图片大小 ＝ 取字节集长度 (图片字节集)
推理结果 ＝ YOLO7_推理_从字节集 (图片字节集, 图片大小)
绘制结果 (图片字节集, 推理结果)
调试输出 (推理结果)
YOLO7_释放资源 ()

【视频演示】

使用易语言部署yolov7-onnx模型_哔哩哔哩_bilibili测试环境：e5.93opencv4.7.0, 视频播放量 8、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，C#使用onnxruntime部署Detic检测2万1千种类别的物体，使用易语言部署yolov8的tensorrt模型，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，基于yolov8官方目标追踪botsort和bytetrack源码开发视频演示，yolov5最新版onnx部署Android安卓ncnn，随机地址生成工具1.3.3使用教程，使用yolov7-segment进行实例分割视频演示，使用易语言部署yolov5-onnx模型，实例分割语义分割数据集自动预标注反标注系统之图片自动标注视频演示https://www.bilibili.com/video/BV1ZW4y1A7y8/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【测试环境】

e5.93

opencv4.7.0
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