YOLOv7的骨干网络

YOLOv7 的骨干网络是一种卷积神经网络（CNN），它被用于对图像进行物体检测。它包含一个预训练的深度 CNN，通常称为骨干网络，用于从输入图像中提取特征。这些特征被用于预测目标对象的位置和类别。

在 YOLOv7 中，骨干网络是基于 CSPDarknet53 架构的，这是一种双流网络架构，由两个分支组成，分别负责提取纵横两个方向的特征。它还包含一个全局平均池化层，用于汇总所有特征，并将其变成一个固定大小的向量。

在训练过程中，骨干网络被训练以提取有用的特征，然后这些特征被用于预测目标对象的位置和类别。在测试过程中，骨干网络被用于提取输入图像的特征，并将这些特征输入到检测器中，以预测图像中存在的目标对象。