yolov7输出大中小map

YOLOv7 模型输出的是三个不同尺度的 feature map，分别称为 large、medium 和 small。

large map 是最底层的 feature map，它的分辨率最高，但感受野最小。medium map 的分辨率比 large map 低一些，但感受野更大一些。small map 的分辨率最低，但感受野最大。

这种多尺度的设计有助于 YOLOv7 在检测不同大小的目标时具备更好的性能。通过使用这些不同尺度的 feature map，YOLOv7 可以在不同层级上捕捉到目标的细节和上下文信息。

相关问题

yolov5输出大中小map

Yolov5模型的输出包含三个不同尺度的特征图，通常被称为大、中和小尺度的特征图。这些特征图分别用于检测不同大小的目标。

具体来说，Yolov5模型的输出包含以下三个尺度的特征图：
1. 大尺度特征图：通常是输入图像的 1/8 大小，用于检测较大的目标。
2. 中尺度特征图：通常是输入图像的 1/16 大小，用于检测中等大小的目标。
3. 小尺度特征图：通常是输入图像的 1/32 大小，用于检测较小的目标。

这种多尺度的输出结构有助于Yolov5模型更好地检测不同尺寸的目标，并提高模型的性能和准确率。

yolov5s加入ghost模块map很小

Yolov5s是一种目标检测算法，它使用的是单阶段检测器，可以在速度和准确度方面取得良好的平衡。Ghost模块是一种轻量级的模块，可以有效地缓解神经网络中的过拟合问题，并且可以提高模型的泛化能力。在将Ghost模块集成到Yolov5s中时，由于Ghost模块本身较小，因此不会显著增加模型的参数量和计算量，但是如果显式地降低Ghost模块的map大小，则可能会对模型的性能产生一定的影响。因此，需要根据具体情况来决定是否要降低Ghost模块的map大小，以及降低多少。