yolov7引入transformer视觉模型moat结构

Yolov7是一个目标检测算法，它可以识别图像中的物体并将它们标记出来。而Yolov7引入了transformer视觉模型moat结构，为算法带来了更好的性能和精度。

Transformer视觉模型是近年来出现的一种基于深度学习的模型，它用于对图像进行分类、分割、目标检测等任务。而在Yolov7中引入的moat结构则增加了算法对不同尺度物体的识别和定位能力。

具体来说，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，同时还增加了多级特征提取的模块。而在引入transformer视觉模型后，算法的特征提取能力更加强大，同时还能够更好地处理不同尺度物体的识别和定位问题。

在实际应用中，Yolov7引入了transformer视觉模型moat结构后，可以更好地应对复杂的场景，例如车辆识别、行人检测等。此外，算法还具备较高的实时性能，可以适用于多种应用场景。