yolov7的export函数

如果您想在PyTorch中使用YOLOv7模型进行目标检测，可以使用以下代码导出模型：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv7模型
model = attempt_load('yolov7.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 导出模型
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov7.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)

# 对导出的模型进行推理
outputs = model(dummy_input)
boxes = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
print(boxes)

这里使用了PyTorch的ONNX导出功能，将YOLOv7模型导出为ONNX格式，然后使用`non_max_suppression`函数进行目标框筛选。需要注意的是，YOLOv7模型的输入大小为`640x640`，如果需要修改输入大小，可以在`dummy_input`中修改。