yolov7有效涨点

Yolov7 是目标检测算法 YOLO（You Only Look Once）的第七个版本。与之前的版本相比，Yolov7 在准确性和速度方面进行了改进。

一些改进包括：
1. Backbone 网络的升级：Yolov7 使用了更强大的骨干网络，如 Darknet-53，以提取更丰富的特征。
2. 特征融合：Yolov7 在多个不同尺度的特征图上进行了特征融合，使得算法能够更好地检测不同尺寸的目标。
3. SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块：通过引入 SPP 模块，Yolov7 可以在不同尺度的特征图上进行池化操作，从而捕捉到不同大小的目标。
4. PAN（Path Aggregation Network）模块：PAN 模块能够有效地融合不同层级的特征图，提升了算法的检测性能。
5. 更精细的训练策略：Yolov7 使用了更细致的训练策略，包括数据增强、学习率调整等，以提高模型的准确性。

这些改进使得 Yolov7 在目标检测任务中能够取得更好的性能，并且在速度上也有明显的提升。