yolov7输入数据在各模块的变化

YOLOv7的输入数据是一张彩色图像，通常情况下，它被缩放成网络输入尺寸的大小，例如416x416或608x608。然后，该图像通过多个模块进行处理，每个模块都会对其进行一些变换。以下是YOLOv7中各个模块对输入数据的变化：

1. Neck模块：首先，输入图像通过一系列的卷积和池化操作，从原始图片中提取特征。这些特征被称为“neck”或“backbone”。

2. PANet模块：然后，neck模块的输出被送入PANet模块（Path Aggregation Network）进行特征融合，以提高检测性能。

3. Head模块：接下来，经过PANet的输出被送入Head模块，该模块包含多个卷积层和全连接层，用于检测目标物体。

4. NMS模块：最后，Head模块的输出被送到NMS（非极大值抑制）模块中，以消除重叠的检测框，并选出最终的检测结果。

总的来说，YOLOv7的各个模块通过对输入数据进行卷积、池化、特征融合、检测等操作，从而实现对图像中目标物体的准确检测。