yolov7 class conv具体代码

以下是 YOLOv7 中 `YoloV7ClsConv` 类的代码实现，这个类继承自 `nn.Module`，是 YOLOv7 中分类器的一部分。

import torch.nn as nn

class YoloV7ClsConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=False):
        super(YoloV7ClsConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=bias)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels, eps=0.001, momentum=0.03, track_running_stats=True)
        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.leaky_relu(x)
        return x

这个类接受以下参数：

- `in_channels`：输入张量的通道数
- `out_channels`：输出张量的通道数
- `kernel_size`：卷积核的大小
- `stride`：卷积核的步长
- `padding`：填充大小
- `groups`：分组卷积的组数
- `bias`：是否使用偏置项

该类包括一个卷积层、一个批归一化层和一个 LeakyReLU 激活函数。在前向传递中，输入张量 `x` 会先通过卷积层、然后是批归一化层和 LeakyReLU 激活函数，最后输出结果。