yolov7具体的改进方法

Yolov7是一种目标检测算法，它的改进方法主要包括：1.引入self-adversarial training技术，提高模型的鲁棒性和泛化能力；2.优化预处理，使用自适应增广技术和改进的数据增强方法，提高模型的检测准确性和鲁棒性；3.增加新的特征金字塔，引入自适应尺度变换技术，提高模型的检测性能。