yolov7添加sppfcspc

在YOLOv7中，添加了SPPFCSPC（Spatial Pyramid Pooling and Fully Connected Spatial Pyramid Convolution）模块。SPPFCSPC是在YOLOv5的基础上设计的，用于提取图像特征并增强目标检测的性能。该模块结合了空间金字塔池化（SPP）和全连接空间金字塔卷积（FCSPC）两种技术。

SPPFCSPC模块的作用是在不同尺度上提取特征，并通过全连接卷积来融合这些特征。首先，SPP模块将输入特征图分为多个不同尺度的网格，并对每个网格进行池化操作，获取不同尺度的感受野。然后，FCSPC模块使用全连接卷积操作，对不同尺度的特征进行融合和处理，以获得更具表达力的特征表示。通过这种方式，SPPFCSPC模块可以更好地捕捉不同尺度的目标信息，提高目标检测的准确性。

因此，对于YOLOv7来说，添加了SPPFCSPC模块是为了增强目标检测的性能，提高对不同尺度目标的检测能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov7预训练权重](https://download.csdn.net/download/weixin_43152331/86083513)[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* [Yolov7学习笔记（一）模型结构](https://blog.csdn.net/weixin_55224780/article/details/129959418)[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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