yolov7主干替换

### 更改 YOLOv7 主干网络的方法

更改 YOLOv7 的主干网络涉及多个方面的调整，主要包括模型定义文件的修改以及训练配置文件中的相应设置。具体来说：

对于希望将其他类型的卷积神经网络作为新的主干网接入到 YOLOv7 中的情况，在实现过程中需要注意保持输入输出维度的一致性[^1]。

当引入像 ConvNeXt 这样的新骨干结构时，通常需要编辑 `models/yolov7.py` 文件内的类定义部分来适配不同的层和参数初始化方式；同时也要确保所选特征提取器能够提供足够的分辨率用于后续检测头的操作[^2]。

如果考虑采用基于 Transformer 或者轻量化设计（如 GhostNetV2）等特殊架构，则除了上述工作外，还可能涉及到额外的数据预处理逻辑变更，比如图像尺寸调整策略或是归一化方法的选择等方面的内容[^3]。

from models.common import Conv, BottleneckCSP
import torch.nn as nn

class CustomBackbone(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomBackbone, self).__init__()
        # 定义自定义主干网络的具体层次结构
        
    def forward(self, x):
        # 实现前向传播过程
        pass
    
def replace_backbone(model_path='yolov7.pt'):
    from yolov7.models.experimental import attempt_load
    model = attempt_load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
    
    custom_bb = CustomBackbone()
    # 将原有backbone替换为custom_bb并连接至neck模块之前