yolov7 head部分流程

YOLOv7 的 head 部分是由一系列卷积神经网络层（包括卷积层、池化层、BatchNorm层、LeakyReLU层等）组成的。其主要作用是将网络的特征图转换为预测框的坐标和类别概率。

具体来说，YOLOv7 的 head 部分包括以下几个步骤：

1. 对特征图进行多层卷积操作，得到特征向量。

2. 将特征向量输入到输出层，输出预测框的坐标和类别概率。

3. 根据预测框的坐标和类别概率，使用非极大值抑制算法（NMS）进行后处理，得到最终的检测结果。

需要注意的是，YOLOv7 的 head 部分与具体的检测任务相关，不同的检测任务可能需要不同的网络结构和参数设置。