pytorch实现yolov7

PyTorch实现Yolov7的代码包括下采样网络结构、预测结果的解码和整个backbone代码。

首先，下采样网络结构的代码可以根据引用中的输出进行构建。其中，第一个输出`torch.Size([2, 3, 5, 5])`表示输入经过下采样后的特征图大小为2通道、5x5的大小；第二个输出`torch.Size([2, 5, 5, 5])`表示下采样后的特征图大小为2通道、5x5的大小。

接下来，预测结果的解码代码可以根据引用中的输出进行实现。其中，`x.shape: torch.Size([16, 3, 640, 640])`表示输入图像的大小为16张、3通道、640x640的大小；`torch.Size([16, 75, 20, 20])`、`torch.Size([16, 75, 40, 40])`和`torch.Size([16, 75, 80, 80])`分别表示在不同的下采样尺度上的预测框、置信度和种类的数值。

最后，整个backbone代码可以参考引用中的输出进行编写。其中，`torch.Size([2, 3, 9, 9])`和`torch.Size([2, 10, 5, 5])`分别表示输入和输出的特征图大小。

综上所述，根据以上引用的输出信息，可以实现PyTorch的Yolov7模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YoloV7目标检测（Pytorch版）【详解】](https://blog.csdn.net/qq_23022733/article/details/128199090)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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