yolov7网络模型介绍

YOLOv7是一种常见的目标检测网络模型。它是YOLO系列网络中的一种，与YOLOv3和YOLOv5等模型一样，被广泛应用于目标检测任务。

YOLOv7的网络结构主要由Multi_Concat_Block（多分支堆叠模块）和Transition_Block（过渡模块）组成。这与其他网络（如Faster R-CNN）直接使用现有的骨干网络不同。Multi_Concat_Block用于提取不同尺度的特征来检测目标，而Transition_Block则用于将不同尺度的特征进行融合和调整，以获得更准确的检测结果。

需要注意的是，关于YOLOv7的其他知识，如Aux Head等网络结构，可能需要进一步学习和探讨。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深入浅出 Yolo 系列之 Yolov7 基础网络结构详解](https://blog.csdn.net/u010899190/article/details/125883770)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[神经网络]YoloV7](https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/131590277)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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