yolov7中CBL表示什么

在YOLOv7中，CBL表示的是Convolutional Block Layer，即卷积块层。CBL是YOLOv7网络中的基本构建单元之一，用于提取图像特征。

CBL由一系列的卷积操作组成，通常包括卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活函数层。卷积层用于对输入图像进行特征提取，批归一化层用于加速训练过程并提高模型的鲁棒性，LeakyReLU激活函数层则引入非线性因素，增强模型的表达能力。

CBL在YOLOv7中的作用是通过多个卷积操作来逐渐提取图像的高级语义特征，从而实现目标检测任务。通过堆叠多个CBL层，YOLOv7可以构建更深的网络结构，提高模型的感知能力和检测精度。