yolov7特征融合网络是什么

YOLOv7是一种基于目标检测的深度学习模型，它是YOLO系列模型的最新版本。特征融合网络是YOLOv7中的一个关键组件，用于将不同层次的特征图进行融合，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。

特征融合网络通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入图像的特征，并将这些特征映射到不同的特征图上。在YOLOv7中，特征融合网络使用了一种叫做SPP（Spatial Pyramid Pooling）的技术，该技术可以将不同尺度的特征图进行融合，从而提高目标检测的性能。

具体来说，特征融合网络首先通过不同大小的池化操作，将特征图分别降采样到不同的尺度，然后将这些尺度的特征图进行拼接，得到融合后的特征图。这样做可以捕捉到不同尺度的目标信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。