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YOLOv7
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YOLOv7-Large 在古钱币字符识别方面实现了 90.4% 的 mAP50
研究人员开发了一种使用 YOLO 变体对古罗马共和国钱币进行字符识别的深度学习方法。他们创建了一个包含 5,654 枚钱币图像和 38,808 个标注（用于 21 个字符标签）的新数据集。YOLOv7-Large 表现最佳，mAP50 达到 90.4%，优于其他 YOLO 版本。
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Qualcomm AI Hub 教程涵盖分类和物体检测
本教程演示了如何使用 Qualcomm AI Hub 模型执行各种机器学习任务，包括分类和物体检测。它指导用户完成必要的软件设置、加载预训练的 MobileNet-V2 模型以及执行本地推理。该过程涉及转换图像张量格式，并通过 YOLOv7 物体检测示例扩展工作流程，还包含一个在 Qualcomm 设备上部署的可选部分。