一、关于YOLOv7

YOLO即You Only Look Once首字母。

YOLO是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类：两阶段式（Two-stage）和单阶段式（One-stage）。

前者是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类这些样本，也被称为基于区域的方法，例如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等；
后者则是直接将目标边界定位问题转换成回归问题，图像会被缩放到同一尺寸，并以网格形式均等划分，模型仅需处理图像一次就能得到边界框坐标跟类概率，例如MultiBox、YOLO、SSD等。

两种方法的区别也导致其性能也不同，前者在检测准确率和定位准确率方面更优，而后者胜在算法速度。YOLO是一个one-stage的目标检测算法，我们可以将其看作单一的回归问题。

本项目虽然需要对于字根进行精准识别（越精准越好，识别的精准性直接影响

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