yolov7-lite网络结构

YOLOv7-Lite是YOLO系列目标检测模型的一个轻量级版本。它是基于YOLOv4-Tiny和YOLOv5的结构进行改进和优化的。

YOLOv7-Lite的网络结构如下：
1. 输入层：接受输入图片的尺寸为416x416。
2. CSPDarknet53主干网络：包含53个卷积层，使用CSP（Cross Stage Partial）结构进行优化，提高了模型的效率。
3. PANet特征融合网络：使用PANet结构将不同尺度的特征图进行融合，提升了模型对小目标的检测能力。
4. SPP-PANet模块：包含一个空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）层和PANet特征融合模块，用于提取多尺度的特征信息。
5. YOLOv3头部网络：包含3个YOLO块，每个块都由卷积层、上采样层、卷积层和最终的预测层组成。每个块负责预测不同尺度的目标框和类别。
6. 输出层：输出检测到的目标框的边界框位置、类别概率和置信度。

总体上，YOLOv7-Lite通过使用轻量级的主干网络和特征融合模块，以及细粒度的预测层，实现了高效的目标检测能力。