yolov7-tiny结构图介绍

YOLOv7-tiny是YOLO系列目标检测算法的一种变体，它是由YOLOv4-tiny进行改进得到的。它的结构图如下所示：

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            |     Backbone       |
            +--------------------+
                     |
                     |
            +--------------------+
            |    Neck            |
            +--------------------+
                     |
                     |
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            |    Head            |
            +--------------------+

YOLOv7-tiny的网络结构主要由三个部分组成：Backbone、Neck和Head。

Backbone部分负责提取输入图像的特征，通常采用一些经典的卷积神经网络，如Darknet-53或MobileNet等。

Neck部分是一个可选的中间层，用于进一步整合和提升特征表示能力。它通常采用一些额外的卷积层或者特征金字塔网络(FPN)等。

Head部分是YOLO系列算法的核心，负责预测目标检测结果。它通常包括一些卷积层、全连接层以及输出层。YOLOv7-tiny使用了较少的卷积层和特征通道数，以提高检测速度。

总体来说，YOLOv7-tiny采用了轻量级的网络结构，可以在保证较高检测速度的同时实现不错的检测精度。