yolov7网络模型结构

YOLOv7是一种目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。相比其前身YOLOv4，YOLOv7并没有完全原创的网络结构，而是参考了一些其他的目标检测算法，并进行了一些改进和优化。

具体而言，YOLOv7采用了DarkNet53作为其主干网络结构。DarkNet53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像的特征。在YOLOv7中，DarkNet53被用来生成高层次的特征图，以便进行目标检测。

除了DarkNet53，YOLOv7还采用了一些其他的技术来提升检测性能。其中一个重要的改进是使用了PANet结构（Path Aggregation Network），该结构可以在不同尺度的特征图之间进行信息传递，从而提高了小物体的检测效果。

此外，YOLOv7还采用了一种自适应地图增强策略（Adaptive Map Enhance），通过在训练过程中动态调整特征图的大小和位置，进一步提升了检测性能。

总体来说，YOLOv7继承了YOLO系列的实时目标检测的优势，并在网络结构和技术上进行了改进和优化，以提高检测的准确性和效率。