在传统的分类任务中，我们输入图像，经过CNN，输出类别在目标检测中，我们需要进行目标位置的检测，并输出分类结果yolo作为一个单阶段的目标检测算法，将位置的检测与分类同时进行，即同时输出x，y，w，h，c，p同时，yolo算法将目标检测问题看成一个回归问题，可以在同一个神经网络中同时预测目标的位置和类别。yolov1的输入图片尺寸为448*448其中他的主干提取部分与分类任务相似，主要区别为最终输

v7与之前的很大不同点：yolov7构建了多个网络结构（具有多个版本）v7的大致架构与v3相似：主干--颈部--头部最先进的实时物体检测器与v4同作者。

文章介绍了Pytorch框架与经典卷积神经网络，LeNet、ResNet、VGG、GoogLeNet、ResNet。

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Python学习实战Day4——复刻faster whisper代码+Pytorch环境安装+显卡驱动安装+环境测试

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