YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

[mei28]

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YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

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先行研究と比べてどこがすごい？

技術・手法のキモはどこ？

どうやって有効だと検証した?

コメント

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論文用

• 5pfsから160fpsで56.8%AP達成

• GPU v100の30fps

• SWIN, Cascade-Mask R-CNNが対抗手法で凌駕する

• 実装，コンフィグ自体はコードからわかる 　- データ

  • batch size
  • 解像度
  • 信頼度
  • IoUの閾値
  • 重み

• GPUはV100を使用，何枚かは言っていない