YOLOv7的网络结构三个部分：骨干网络、头部网络和输出层的详细介绍

1. 骨干网络：

YOLOv7的骨干网络采用了CSPDarknet53，这是一种基于Darknet53的改进版本。CSPDarknet53使用了Cross-Stage-Partial连接（CSP）模块来减少参数数量和计算量，同时保持网络的深度和宽度，从而提高了模型的性能。

2. 头部网络：

YOLOv7的头部网络包括多个卷积层和池化层，用于提取图像特征。这些层的输出被送到输出层进行目标检测。

3. 输出层：

YOLOv7的输出层采用了SPP和PANet模块来提高模型的性能。SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块用于对不同尺度的特征图进行池化，从而提高模型的感受野。PANet（Path Aggregation Network）模块用于将不同层次的特征图进行融合，从而提高模型的精度和鲁棒性。最终输出的检测框和置信度被用于识别图像中的不同目标。