详述yolov7网络工作流程

Yolov7 是一个目标检测算法，其工作流程如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到网络中。

2. Backbone 网络：采用 CSPDarknet53 作为 backbone 网络，该网络能够提取图像特征，包含多层卷积和池化层。

3. Neck 网络：采用 SPP 和 PAN 两种结构组成的 Neck 网络，用于进一步提取特征。

4. Head 网络：采用 Yolohead 网络，用于预测目标的位置和类别。

5. 预测框处理：利用 Anchor Box 和非极大值抑制（NMS）算法，将预测框进行处理，得到最终的目标检测结果。

总体来说，Yolov7 的工作流程是输入图像，通过 Backbone、Neck 和 Head 网络，输出预测框并进行后处理，得到最终的目标检测结果。