yolov7模块解读

YOLOv7是一种目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv7在速度和精度上都有所提升。YOLOv7的主要改进包括：使用更深的网络结构、引入SPP结构、使用PANet结构等。

YOLOv7的网络结构采用了CSPDarknet53，这是一种更深的Darknet网络结构。此外，YOLOv7还引入了SPP结构，即Spatial Pyramid Pooling，它可以在不同尺度上提取特征。此外，YOLOv7还使用了PANet结构，即Path Aggregation Network，它可以将不同尺度的特征图进行融合，从而提高检测精度。

除此之外，YOLOv7还采用了一些其他的技巧来提高检测精度和速度，例如使用多尺度训练、使用类别嵌入向量等。