YOLOv7是由yolov4原版人马打造的，通过对原有目标检测模型进行改进，实现了在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度的最优化。同时使用动态标签匹配和模型重参化技术，以及bag-of-freebies方法等相关工作，使得YOLOv7能够成为最先进的实时目标检测器之一。经过MS COCO数据集的从头训练，不使用其他数据集或预训练权重。本文详细介绍YOLOv7的实现过程和优越性能，可供广大目标检测算法爱好者参考学习。