YoloV7目标检测算法详解

YoloV7是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。相比于之前的版本，YoloV7在检测精度和速度上都有了很大的提升。其主要的改进包括：

1. 使用了更深的网络结构，包括CSPDarknet53和SPP结构，提高了特征提取的能力；
2. 采用了PANet结构，可以更好地融合不同尺度的特征信息；
3. 使用了YOLOv5中的anchor-free检测方式，避免了anchor的设计和调整。

通过这些改进，YoloV7在COCO数据集上的mAP可以达到52.2%，速度也可以达到超过100FPS。