yolov7.yaml 解读

Yolov7.yaml 是一个配置文件，用于训练 YOLOv7 目标检测模型。下面是文件中的一些重要参数和其解释：

1. num_classes：检测的目标类别数。
2. anchors：锚点框的大小，用于计算目标框的位置和大小。
3. strides：每个特征图像素对应原图的步长。
4. backbone：模型的主干网络，包括卷积层和池化层。
5. neck：模型的中间特征提取网络，用于提取不同尺度的特征。
6. head：模型的输出网络，用于输出目标框的位置和类别。
7. train_dataset：训练数据集的相关参数，包括数据路径、图像尺寸、标签格式等。
8. val_dataset：验证数据集的相关参数，与训练数据集类似。
9. test_dataset：测试数据集的相关参数，与训练数据集类似。
10. pretrained_weights：预训练权重文件的路径，用于在已有的模型基础上进行微调。

这些参数共同定义了 YOLOv7 模型的结构和训练过程。通过调整这些参数，可以改变模型的性能和适应性。