基于yolov7的姿态估计的创新点

基于yolov7的姿态估计的创新点包括：

1. 改进的网络结构：yolov7采用了一系列的改进措施，例如使用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）来减少参数数量，采用跨层连接（skip connection）来提高网络的表达能力等，从而提升了姿态估计的性能和效率。

2. 多任务学习：除了姿态估计任务外，yolov7还可以同时进行目标检测、语义分割等多个任务的学习，从而提高了网络的通用性和适用性。

3. 多尺度特征融合：yolov7采用了多尺度特征融合的方法，将不同尺度的特征图进行融合，从而提高了网络对于不同大小目标的识别能力。

4. 数据增强：yolov7在训练过程中采用了多种数据增强技术，如随机裁剪、随机翻转、颜色变换等，从而使得网络更加鲁棒和泛化能力更强。

5. 算法优化：yolov7在模型推理和训练过程中采用了一系列的算法优化措施，如使用半精度浮点数计算、基于GPU的并行计算等，从而提高了算法的速度和效率。