yolov7tiny改进

YoloV7Tiny是一个基于深度学习的目标检测算法，它在前面的版本上进行了一系列的改进，主要包括以下几个方面：

1.特征图金字塔结构的引入。在YoloV7Tiny的检测模型中，引入了特征图金字塔结构，这样可以实现对不同尺寸目标的检测，提高了模型的检测能力。

2.BiFPN模块的应用。YoloV7Tiny模型中加入了BiFPN模块，这种模块可以实现对特征图进行多层特征融合，提高了模型的检测精度。

3.新的数据增强策略。YoloV7Tiny改进还包括新的数据增强策略，包括随机擦除、区域裁剪、旋转缩放等方式，这些策略可以提升模型的泛化能力。

4.网络结构的优化。YoloV7Tiny通过改变网络结构，采用更多的卷积层，使得网络具有更强的非线性表达能力，增强了模型的特征提取能力。

总的来说，YoloV7Tiny改进了传统Yolo系列算法的不足之处，使得其在目标检测方面取得更好的性能表现。它的改进可以为实际应用中更好地解决一些问题提供支持，对人工智能领域的发展也有积极作用。