yolov7加入小目标检测层

YOLOv7加入小目标检测层的方法可以参考YOLOv8的改进方法。根据引用中提到的方法，可以通过修改YOLOv7的模型文件yaml来增加小目标检测层。具体而言，需要修改特征融合网络，将较浅的特征图与深的特征图进行拼接后进行检测。这样可以让网络更加关注小目标的检测，提高检测效果。

需要注意的是，增加检测层后会带来计算量的增加，从而导致推理检测速度的降低。但是对于小目标的检测，这种改进方法确实有很好的改善效果。因此，在根据YOLOv8的改进方法进行修改之前，需要对计算资源和检测速度做出相应的权衡和考虑。同时，这种增加检测层的方法不仅适用于改进YOLOv5，也可以应用于其他的YOLO网络，比如YOLOv4、v3等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进【NO.6】增加小目标检测层，提高对小目标的检测效果](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125392908)[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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