基于YOLOv7算法和Widerperson数据集的高精度实时行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

2022年7月YOLOv7被提出与发布，论文发表在2023的计算机视觉顶级会议CVPR上，在YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说明，这说明YOLOv7已得到了大佬的认可。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%

（5）新的损失函数。其他基于深度学习的目标检测系统如西红柿、猫狗、山羊、野生目标、烟头、二维码、头盔、交警、野生动物、野外烟雾、人体摔倒识别、红外行人、家禽猪、苹果、推土机、蜜蜂、打电话、鸽子、足球、奶牛、人脸口罩、安全背心、烟雾检测系统等有需要的朋友关注我，从博主其他视频中获取下载链接。再点击视频检测按钮可完成输入视频的目标检测功能，之后系统会在用时一栏输出检测用时，在目标数量一栏输出已检测到的

2022年7月YOLOv7被提出与发布，论文发表在2023的计算机视觉顶级会议CVPR上，在YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说明，这说明YOLOv7已得到了大佬的认可。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%

基于YOLOv7算法的高精度实时雾天车辆行人目标检测系统可用于日常生活中检测与定位bicycle、bus、car、motorbike和person目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

基于YOLOv7算法的高精度实时安全帽和背心目标检测系统可用于日常生活中检测与定位安全帽和安全背心，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

基于YOLOv7算法的高精度实时抽烟行为检测系统可用于日常生活中检测与定位抽烟行为，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

GlobalContext计算一个通用的attention map并应用于输入feature map上的所有位置，大大减少了计算量的同时又没有导致性能的降低，既轻量又可以有效地建模全局上下文。此外，GlobalContext可进一步应用于YOLOv7、YOLOv8等模型中，欢迎大家关注本博主的微信公众号 BestSongC，后续更多的资源如模型改进、可视化界面等都会在此发布。

基于YOLOv7算法的高精度实时行人摔倒目标检测系统可用于日常生活中检测与定位摔倒行人，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与后处理

近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv8 是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。YOLOv8 是一个 SOTA模型，它建立在之前YOLO 系列模型的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。