yolov7 c3str模块

引用\[1\]中提到，在新版yolov5中，作者将BottleneckCSP(瓶颈层)模块转变为了C3模块，其结构作用基本相同均为CSP架构，只是在修正单元的选择上有所不同，其包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块。引用\[2\]中给出了C3模块的具体实现代码，其中包括了两支结构，一支使用了多个Bottleneck堆叠和3个标准卷积层，另一支仅经过一个基本卷积模块，最后将两支进行concat操作。引用\[3\]提供了一个GitHub链接，其中包含了TPH-YOLOv5项目，该项目对yolov5进行了修改，添加了小目标检测头和TensorRT部署。根据提供的信息，没有提到yolov7 c3str模块的相关内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）](https://blog.csdn.net/m0_62237233/article/details/128135260)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [yolov5-6.0网络添加小目标检测头 TensorRT部署](https://blog.csdn.net/niuyuanye/article/details/114286950)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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