更换yolov7主干网为轻量化网络

将YOLOv7的主干网络替换为轻量级网络是为了在目标检测任务中提高模型的速度和效率。传统的YOLOv7主干网络使用的是Darknet-53，这是一种比较深层次的网络结构，在目标检测中能够获得较好的准确性，但是它的计算量较大，对硬件资源的要求也较高。

为了解决这个问题，可以选择一种轻量级的主干网络。轻量化网络是指结构较简单、参数量较少、计算量较小的网络。选择合适的轻量级网络可以保持一定的检测准确性的同时，显著提高模型的推理速度。

目前，一种常用的轻量化网络是EfficientNet，它是通过使用复合系数来优化网络结构大小和准确性之间的平衡。EfficientNet在目标检测任务中表现出色，同时具有比传统网络更好的计算和存储效率。

当我们将EfficientNet作为YOLOv7的主干网络时，可以采用迁移学习的方法。首先，将EfficientNet的预训练权重加载到主干网络中，并通过冻结网络的一部分层来固定参数。然后，通过训练数据集进行微调，以适应特定的目标检测任务。

通过将YOLOv7的主干网络替换为轻量化网络，我们可以在保持一定的准确性的同时，大幅提升模型的速度和效率，从而适应更多的应用场景，如实时目标检测、边缘计算等。