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yusukaid's IT note

[논문 리뷰]YOLO v7: Trainalbe bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

논문 출처: https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf Abstract YOLO v7은 5~160fps 범위의 속도와 정확도 면에서 object detector를 능가하는 모델입니다. V100 GPU에서 30fps 이상의 알려져있는 실시간 오브젝트 검출과 중에서 가장 높은 정확도인 56.8%의 성능을 보입니다. YOLO v7-E6은 transformer 기반 검출 모델인 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN 보다 속도는 509%, 정확도는 2%를 능가하며, convolution 기반 검출 모델인 ConvNext-XL Cascade-Mask R-CNN 보다 속도는 551%, 정확도는 0.7% 앞섭니다. 우리는 MS COCO 데이터셋을 통해 pre-train을 했습니다. Co..
논문 리뷰 2022. 7. 19. 16:20
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