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YOLO v7 [7] 採用擴展的高效層聚合網路 E-ELAN 以及將設計好之模型進行複合模型縮放用以將模型架構優化，並且 YOLO v7 採用了模型重參數化、動態標籤分配策略的概念將訓練過程優化，透過兩大方向的優化方式，YOLO v7 模型減少了當今實時物體檢測任務模型 40% 的參數量與 50% 的運算量，並且在在 5 FPS ～ 160 FPS 範圍內的速度和準確度都超過了所有已知的物件偵測器。
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