yolov7的模型结构

yolov7 是基于 yolov3 的改进版本，其模型结构与 yolov3 类似，但引入了一些新的特性。yolov7的模型结构主要包括以下几个部分：

1. Backbone 网络：yolov7 使用的是 Darknet53 网络作为其 backbone。Darknet53 是一个包含 53 层的卷积神经网络，用于从输入图像中提取特征。

2. Neck 网络：在 backbone 后面，yolov7 添加了一个称为 PANet 的 neck 网络。PANet 通过多尺度特征融合和特征金字塔结构来提升目标检测性能。

3. Head 网络：yolov7 的 head 网络由三个不同尺度的检测层组成，分别用于检测小、中、大尺寸的目标。每个检测层都会预测出一组边界框和类别概率。

4. 特征金字塔结构：yolov7 在 neck 网络中引入了特征金字塔结构，用于处理不同尺度的特征图。这样可以有效地检测到不同大小的目标。

5. 类别预测：yolov7 使用 softmax 函数对每个边界框的类别概率进行预测。每个边界框都会预测出一个概率向量，表示图像中可能出现的不同类别。

6. 边界框预测：yolov7 使用卷积层和线性激活函数来预测每个边界框的位置和大小。每个边界框由一组坐标表示，包括中心点坐标、边界框宽度和高度。