yolov7运用的函数

Yolov7是一种目标检测算法，它使用了许多函数来实现检测过程。以下是一些可能使用的函数：

1. Convolutional Layer : 卷积层是Yolov7中最常用的函数之一，它用于提取输入图像的特征。

2. Batch Normalization : 批量归一化是一种标准化技术，用于加速神经网络的训练过程。

3. Leaky ReLU : Leaky ReLU是一种修正线性单元激活函数，它可以在负输入时不完全归零，从而避免了梯度消失问题。

4. Upsample Layer : 上采样层用于将输入张量的大小增加一倍，通常用于将低分辨率特征图增加到高分辨率。

5. Concatenation Layer : 拼接层用于将多个张量按照某个维度进行连接。

6. Route Layer : 路由层用于从神经网络的不同层中提取特征，通常用于构建更深的神经网络。

7. Detection Layer : 检测层用于将神经网络的输出转换为目标检测结果，通常包括解码、非极大值抑制等操作。