yolov7使用自适应锚框，应如何修改代码

在 YOLOv7 中使用自适应锚框需要修改 `models/yolo.py` 中的 `__init__` 函数以及 `forward` 函数。

首先，在 `__init__` 函数中，我们需要将传入的锚框大小作为一个参数，并根据这个参数计算出每个检测层的锚框大小。代码如下：

class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self, 
                 n_classes=80, 
                 img_size=640, 
                 n_channels=3, 
                 anchors=((10, 13), (16, 30), (33, 23), (30, 61), (62, 45), (59, 119), (116, 90), (156, 198), (373, 326)),
                 anchor_ratios=((0.65, 1.0, 1.54), (0.65, 1.0, 1.54), (0.65, 1.0, 1.54)), 
                 strides=(8, 16, 32), 
                 freeze_layers=False,
                 anchor_sizes=None):  # 添加 anchor_sizes 参数
        super(YOLOv7, self).__init__()

        self.n_classes = n_classes
        self.n_channels = n_channels
        self.anchors = anchors
        self.anchor_ratios = anchor_ratios
        self.strides = strides
        self.freeze_layers = freeze_layers
        self.n_anchors = len(anchors) // len(strides)
        self.anchor_sizes = anchor_sizes or [64, 128, 256]  # 根据输入的锚框大小计算每个检测层的锚框大小

        self.backbone, out_channels = self._build_backbone(n_channels, img_size)

        self.neck = YOLOv7Neck(out_channels, self.anchor_sizes, anchor_ratios, self.n_anchors)

        self.head = YOLOv7Head(self.n_classes, self.n_anchors)

        self._init_weights()

    # ...

接下来，在 `forward` 函数中，我们需要将每个检测层的锚框大小传递给 `self.head` 的 `forward` 函数，并在 `self.head` 中根据这些锚框大小计算出预测框。代码如下：

class YOLOv7(nn.Module):
    # ...

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)

        x = self.neck(x)

        outputs = []
        for i in range(len(x)):
            anchor_sizes = self.anchor_sizes[i]  # 获取当前检测层的锚框大小
            outputs.append(self.head(x[i], anchor_sizes))  # 传递锚框大小给 head.forward()

        if self.training:
            return outputs
        else:
            return torch.cat(outputs, 1)

    # ...

这样就完成了 YOLOv7 中自适应锚框的修改。