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# System prepended metadata

title: '**YOLO V7**'

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# **YOLO V7**


### 資料來源
- 開源碼: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
- 論文: https://arxiv.org/abs/2207.02696


**摘要 Abstract:**
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:::success
- YOLOv7在5 FPS to 160 FPS 目前在物件檢測器辨識速度、準確度達最高水準，目前AP直達56.8%。
- YOLOv7在GPU V100 30 FPS 或更高的辨識技術中，準確率最高。
- YOLOv7與其他辨識模型YOLOR,YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR、Deformable DETR、DINO-5scale-R50、ViT-Adapter-B相比，在速度、準確率為最高。
- 數據來源為MS COCO數據集
:::

**模型比較**
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![](https://i.imgur.com/2qVTgAD.png)
#### Figure 1: 與其他Real time 辨識模型比較.


**表現量**
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![](https://i.imgur.com/nLDui9e.png)
#### Figure 2: 基於YOLO V7進行調參測試的數值比較.



## YOLO  
- CSP stage level  
- speed 
- accurate 

# **實驗方法**
**目標:**
:::info
1. Faster and stronger network architecture
2. More effective feature integration method 
3. More accurate detection method
4. More **robust loss function** 
5. More **efficient label assignment method** 
6. More **efficient training method** 
:::

## 研究方法及實驗架構:
### 研究方法
:::success
1. 基於YOLO及FCOS方法進行。
2. 訓練  re-parameterized
3. 模型縮展   Scaling factor 
    - resolutation
    - depth
    - widthte
    - stage
    good trade-off
:::

#### RME 有兩種做法:
- 用不同的數據訓練相同模型，然後對訓練過的模型權重進行平均。
- 對同一個模型進行迭代次數不同的訓練，進行權重的加權平均。


:::success
VoVNet>tinyv4(CPSVoVnet)>ELAN >E-ELAN
通過控制梯度  gradient path takes 
1. expan
2. shuffle
3. cardinaty
:::

 
![](https://i.imgur.com/406jGb6.png)

          
          
# 一般影像辨識指標(以疾病為例):
:::success
IoU、Dice係數基於混淆矩陣(confusion matrix)進行計算，而Dice係數是基於F1-Score作為評斷之標準。
**TP(True Positive)**: 實際為有病的像數位置，AI也判斷為有病。
**FN(False Negative)**: 實際有病的像數位置，AI判斷為沒有病。
**FP(False Positive)**: 實際沒有病的像數位置，AI判斷為有病。
**TN(True Negative)**: 實際沒有病的像數位置，AI也判斷為沒有病。
:::

![](https://i.imgur.com/Vp5qw6e.png)

![](https://i.imgur.com/I9VdNhO.png)
 
## 備註   
| 情境                        | 處理方式                              |
| --------------------------- | ------------------------------------- |
| 錯誤提示為CUDA RuntimeError | 以GPU做為系統運算測試，此問題無須處理 |
|                             |                                       |




```python=
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url='https://www.cathaybk.com.tw/cathaybk/personal/product/deposit/currency-billboard/'
response = requests.get(url)


```



network level 
1.針對path進行改善


1.model scaling
2.aggregation network
MOT > CAP  Backbone 選取可以截斷
3.實驗設計時會因為硬體架構需求 mask out

  1.deep supervation
  2.