YOLOv7模型中主干网络指的是

在YOLOv7模型中，主干网络指的是用来提取图像特征的骨干网络，一般是由一系列卷积层组成的深度神经网络。在YOLOv7中，主干网络采用了Darknet53，它由53个卷积层组成，其中包含了残差块和跨层连接，能够有效地提取图像特征并生成感兴趣区域(region of interest, ROI)。这些ROI会被送入YOLOv7的检测头部(head)进行目标检测和定位。主干网络在YOLOv7模型中起到了至关重要的作用，它的设计和参数设置直接影响着模型的检测性能。因此，在设计YOLOv7模型时，需要仔细选择和调整主干网络的结构和参数，以提高模型的检测精度和效率。