基于YOLOv7算法和KITTI数据集的高精度实时车辆目标检测系统(PyTorch+P...

发布网友发布时间：2024-08-18 14:08

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热心网友时间：2024-08-23 09:08

本文介绍了一款基于YOLOv7算法和KITTI数据集的高精度实时车辆目标检测系统，该系统适用于日常生活中的多种目标检测，如行人、面包车、坐着的人等，支持图片、视频、文件夹和摄像头的输入。系统采用PyTorch和Pyside6框架构建，可自定义模型权重（如.pt和.onnx）并提供预测模型加载。关键功能包括模型配置、置信度与后处理阈值调整、目标检测与可视化、统计与导出，以及实时性能展示。

系统环境搭建需使用Anaconda Prompt，创建并激活名为yolo7的conda环境，安装依赖包，然后运行基础界面。系统界面直观，功能包括模型权重选择、参数调节、目标信息展示、检测时间统计，以及多种输入源的处理，如单图、视频、文件夹和摄像头的检测和导出。

在模型结构方面，YOLOv7引入了ReOrg、多路卷积模块、SPPCSPC、RepConv和E-ELAN等模块，提升了精度和速度。损失函数采用BCEWithLogitsLoss、CIoU Loss等，考虑了不同维度的重叠度和精度。

实验结果显示，YOLOv7在Kitti数据集上表现优异，具有高召回率和精确率，且在高精度下仍能保持高速检测。系统界面设计简洁，易于使用，适合初学者参考和二次开发。

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