yolov7目标检测算法

Yolov7目标检测算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它是Yolov系列目标检测算法的最新版本，相比于之前的Yolov算法，Yolov7在检测精度和速度上都有了很大的提升。Yolov7采用了一种新的模型架构，并且在训练过程中采用了一些新的技巧，如数据增强、余弦退火学习率调度、DropBlock正则化等，从而使得模型具有更好的泛化能力和更高的检测精度。此外，Yolov7还采用了一些优化技巧，如FPN特征金字塔、SAM注意力机制等，从而使得模型在处理小目标和遮挡目标时更加准确。