帮我生成一份yolov7的网络结构图

YoloV7网络结构图可以使用多种图形工具进行绘制，如Microsoft Visio、draw.io、graphviz等。这里提供一个基本的YoloV7网络结构图示例：

输入层 --> 卷积层1 --> 池化层1 --> 卷积层2 --> 池化层2 --> 分类层
              |                             |
              |--- 交叉验证池化层 ---|--> 全连接层
              |
    （重复以上结构）

这是YoloV7网络结构的基本框架，包括以下主要组成部分：

1. **输入层**：这是网络的起点，负责接收输入图像数据。
2. **卷积层1**：使用多个卷积核对输入图像进行卷积操作，提取特征。
3. **池化层1**：使用最大池化或平均池化操作对卷积层的输出进行下采样，降低特征图的维度。
4. **卷积层2**：再次使用卷积操作对经过池化后的特征图进行进一步特征提取。
5. **池化层2**：对经过卷积层的输出进行上采样和下采样，进一步减少特征图的维度。
6. **分类层**：将最后的特征图映射到目标类别数量上，进行分类预测。

此外，YoloV7网络还包括了**交叉验证池化层**，这是一种特殊的池化层，用于在训练过程中保持特征的稳定性，防止过拟合。这个结构可能会在上述结构周围进行重复，具体取决于网络的设计和训练需求。

需要注意的是，以上网络结构图只是一个简化的版本，实际上的YoloV7网络结构可能更复杂，并包括更多的卷积层、池化层、全连接层等组件。具体结构和参数设置可能会根据不同的任务和数据集进行调整。