yolov7的检测头的缺点

YoloV7的检测头的缺点有以下几个：

1. 难以检测小物体：由于YoloV7的检测头是基于anchor的，因此对于小物体的检测效果不好。

2. 难以处理密集物体：如果图像中存在密集物体，YoloV7的检测头容易出现重叠框的情况，导致检测结果不准确。

3. 目标分类效果一般：对于目标分类的准确率来说，YoloV7的检测头并不是最好的选择。

4. 训练时间较长：由于YoloV7的检测头是基于anchor的，因此需要大量的训练数据和时间来调整anchor的位置和大小，从而获得更好的检测效果。

5. 可解释性较差：YoloV7的检测头是基于深度学习模型的，因此其结果难以解释，不方便进行后续的分析和处理。