yolov7的主干网络

YOLOv7的主干网络是一个基于CSP（Cross Stage Partial）架构的卷积神经网络。CSP架构是一种跨阶段部分连接的结构，它可以有效地减少模型参数和计算量，并且在不降低准确率的情况下提高模型性能。

YOLOv7主干网络的具体结构如下：

1. 输入层：接受输入图像

2. CSPDarknet53：一个由多个CSP模块组成的特征提取网络，用于从输入图像中提取特征信息

3. SPP（Spatial Pyramid Pooling）：一个空间金字塔池化模块，用于提取不同尺度的特征信息

4. PAN（Path Aggregation Network）：一个路径聚合网络，用于将不同尺度的特征图进行聚合，并生成一组更细致的特征图

5. CSP：一个CSP模块，用于进一步提取特征信息

6. 最终特征图：最后得到的特征图将被送入YOLOv7的检测头进行目标检测。

总的来说，YOLOv7的主干网络是一个非常深、非常宽的神经网络，它具有较高的特征提取能力和检测精度，同时也具有较高的计算效率和较小的模型尺寸。