yolov7在yolov3上的改进

YOLOv7是一种基于YOLOv3的改进版本，主要有以下几点改进：

1.网络结构改进：YOLOv7采用了更深的网络结构，包括更多的卷积层和更多的残差块，以提高检测精度。

2.网络优化：YOLOv7采用更先进的优化算法，如SAM和ECA等，以提高模型的稳定性和鲁棒性。

3.数据增强：YOLOv7采用更多的数据增强策略，如mixup、cutmix和mosaic等，以提高模型的泛化能力。

4.预训练模型：YOLOv7采用更大规模的预训练模型，如ResNet50、ResNet101和EfficientNet等，以提高模型的特征提取能力和检测精度。

通过这些改进，YOLOv7在检测精度和速度上都有了明显的提升，成为了目前最先进的目标检测算法之一。