初试YOLOv7
代码：GitHub - WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
论文下载网址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf
1、网页版demo
Huggingface提供了网页演示demo。登录Yolov7 - a Hugging Face Space by akhaliq，可以在左侧img点击方框选择图片后，选择model为yolov7（也可以选择yolov7-e6）点击 Submit后，在output可以看到输出的预测结果。
另外在Example下面有一张horse的图片，点击后也可以在输出看到结果。
2、代码运行
（1）安装requirements.txt
pip install -r requirements.txt
（2）下载模型
在github页面，有模型下载连接，直接点击后下载，当然也可以同时把所有的模型下载下来，放在detect.py同个目录。
（3）运行detect.py
直接在pycharm运行或者在终端中输入：
python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg
可以在runsdetectexp3horses.jpg中看到预测结果。
（4）训练自己的数据集
可以参考以下文章，不再赘述。
【环境配置】超详细，YOLOV7训练自己的数据集：
https://www.pudn.com/news/62c92c865f75f3409e909b15.html
yolov7从环境配置到训练自己的数据集AlexeyAB版本
https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/125663323
疑问1：如果没有下载模型，运行detect.py一般可以自动下载模型，但是在运行中发现git更新模型错误提示，具体方法还在研究中，网友们可以帮忙分析下。
