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YOLOv7 训练与部署简介
了解使用 YOLOv7 训练目标检测模型的完整流程。
TensorBoard
TensorBoard 是一个高效的工具，可在神经网络训练过程中提供所需的度量指标和可视化功能。它能够跟踪实验过程中的各项指标，如损失值和准确率，以及学习率等超参数。
官方 YOLOv7 仓库的代码实现中已包含必要的日志记录结构，我们将学习如何使用 TensorBoard 来可视化这些日志文件。
使用 ONNX 在边缘设备上进行推理
在完成模型准备后，下一步是将其优化以适用于边缘设备。
我们将学习如何将 YOLOv7 转换为 ONNX 格式，并基于 ONNX 推理库编写新的自定义推理代码，取代训练阶段所使用的主要工具 PyTorch。
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本模块的学习周期
超参数分析
在本模块中，在掌握了目标检测模型从训练到部署的完整流程之后，我们将深入研究超参数配置文件，详细分析模型的具体使用方式。