yolov7详细架构

YOLOv7是一种目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv7在速度和精度上都有所提升。其详细架构如下：

1. Backbone网络：YOLOv7使用CSPDarknet53作为其主干网络，它是一种基于Darknet53的改进版本，可以提高模型的效率和准确性。

2. Neck网络：YOLOv7使用SPP-PANet作为其neck网络，它是一种基于空间金字塔池化（SPP）和Path Aggregation Network（PANet）的改进版本，可以提高模型对不同尺度目标的检测能力。

3. Head网络：YOLOv7使用YOLOv5的head网络，它由多个卷积层和全连接层组成，可以将特征图转换为目标框和类别概率。

4. 损失函数：YOLOv7使用YOLOv5的损失函数，它包括置信度损失、坐标损失和分类损失三部分，可以同时优化目标框的位置和类别预测。