“使用Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔的YOLOv7改进主干CFPNet系列，通过私有数据集测试涨点，并在COCO数据集中验

JjtlReact

于 2023-09-20 15:05:35 发布

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文章标签： YOLO 计算机视觉

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本文介绍了在YOLOv7基础上引入Centralized Feature Pyramid（CFPNet）的改进，通过私有数据集和COCO数据集验证，实现了目标检测性能的显著提升。

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“使用Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔的YOLOv7改进主干CFPNet系列，通过私有数据集测试涨点，并在COCO数据集中验证强势提升”是我们今天要介绍的主题。

深度学习领域中的目标检测（object detection）是一个重要的子领域，它在自动驾驶、安防等众多应用方面有着广泛的应用。YOLOv7作为当下最热门的目标检测算法之一，其在准确率和速度上都有着出色的表现，备受业内人士的关注。

但是作为目标检测算法，在不同的数据集和应用场景下，其性能也会存在差异。因此，我们对YOLOv7算法进行了改进，引入了Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，实验结果表明，该改进可以显著提高YOLOv7的性能。

下面我们来介绍一下使用Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔的YOLOv7改进主干CFPNet系列的具体实现。

首先，我们需要载入相关的库和数据集。这里我们使用开源数据集COCO进行训练和测试，代码如下：

import torch
import torchvision

train_dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root='coco/train', annFile='coco/annotations/instances_train.json', tran

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