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YOLOv7部署实现来自YOLOv7分支代码，和基于COCO的预训练模型。
# 下载yolov7模型文件
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt
# 导出onnx格式文件 (Tips: 对应 YOLOv7 release v0.1 代码)
python models/export.py --grid --dynamic --weights PATH/TO/yolov7.pt
# 如果您的代码版本中有支持NMS的ONNX文件导出，请使用如下命令导出ONNX文件，并且参考`yolov7end2end_ort` 或 `yolov7end2end_trt`示例使用
python models/export.py --grid --dynamic --end2end --weights PATH/TO/yolov7.pt
为了方便开发者的测试，下面提供了YOLOv7导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。（下表中模型的精度来源于源官方库）
| 模型 | 大小 | 精度 | 备注 |
|---|---|---|---|
| YOLOv7 | 141MB | 51.4% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
| YOLOv7x | 273MB | 53.1% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
| YOLOv7-w6 | 269MB | 54.9% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
| YOLOv7-e6 | 372MB | 56.0% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
| YOLOv7-d6 | 511MB | 56.6% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
| YOLOv7-e6e | 579MB | 56.8% | 此模型文件来源于YOLOv7，GPL-3.0 License |
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