YOLOv7头部网络的功能

YOLOv7头部网络的主要功能是对检测到的物体进行分类和定位。该网络接收来自主干网络的特征图，并将其通过几个卷积层和全连接层进行处理，以获得每个检测框内物体的类别和位置信息。具体来说，头部网络包括三个部分：

1. 1x1卷积层：通过1x1卷积层来压缩特征图的深度，以减少计算量。

2. 金字塔池化层：通过使用不同大小的池化核对特征图进行池化，以提取不同尺度的特征，从而提高检测的准确性。

3. 全连接层：将池化后的特征图传递到全连接层，以获得每个检测框内物体的类别和位置信息。

总之，YOLOv7头部网络的功能是将主干网络提取的特征图转化为物体类别和位置信息，从而实现目标检测的任务。