yolov7结合Recursive-FPN

目前并没有Yolov7这个版本的目标检测模型。Yolov3是一个非常流行的目标检测模型，它使用了递归FPN（Recursive-FPN）来进一步提升检测性能。递归FPN是在传统的FPN的基础上进行了二次循环，将融合后的输出再次输入给Backbone进行处理。这种方法可以进一步提取多尺度的特征，从而提高目标检测的准确性和召回率。递归FPN的具体细节可以参考引用\[1\]中的论文和图示。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [各种FPN：PANet、ASFF、NAS-FPN、BiFPN、Recursive-FPN...](https://blog.csdn.net/W1995S/article/details/118028384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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