YOLOV7中的FPN结构

在 YOLOv7 中，FPN（Feature Pyramid Network）结构被用来提取不同尺度的特征图，并将这些特征图用于目标检测任务。FPN结构包括以下几个部分：

1. Backbone网络：Backbone网络用于提取原始图像的特征。在 YOLOv7 中，使用 CSPDarknet53 作为 Backbone 网络。

2. Neck网络：Neck网络用于将 Backbone网络提取的特征图进行特征融合，以便提高目标检测的准确性和稳定性。在 YOLOv7中，使用 SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PANet（Path Aggregation Network）作为 Neck 网络。

3. Head网络：Head网络用于对特征图中的目标进行检测和分类。在 YOLOv7 中，使用 YOLOv5 head 网络。

通过使用这些网络结构，YOLOv7 可以有效地检测不同尺度的目标，从而提高检测的准确性和稳定性。