yolov7双分支网络

YoloV7双分支网络是YoloV7网络结构中的一个关键组成部分。整个YoloV7网络的主要工作是进行特征提取、特征加强和预测先验框对应的物体情况。网络结构中的主干网络Backbone负责提取图像的特征信息。这些特征信息经过双分支网络的处理，分别用于预测目标的位置和类别。YoloV7的预测方式与之前的Yolo并没有太大的差别，仍然分为三个部分。如果你对YoloV7的细节感兴趣，可以参考Github上的相关代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [睿智的目标检测63——Tensorflow2搭建YoloV7目标检测平台](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/127723424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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