yolov7权重大小、计算复杂度

### YOLOv7 模型 权重 文件 大小 及 计算 复杂度 分析

#### 权重文件大小分析
对于YOLOv7模型而言，权重文件的大小取决于模型架构中的参数数量。通常情况下，较大的模型具有更多的参数，因此其对应的权重文件也更大。具体来说：

- **YOLOv7** 的典型权重文件大约在 200MB 到 300MB 左右，这主要是由于该版本引入了一些改进机制如ELAN (Efficient Layer Aggregation Network)，增加了模型容量从而提高了检测精度[^1]。

#### 计算复杂度分析
关于计算复杂度方面，可以从以下几个维度考量：

- **参数量（Params）**: 参数的数量直接影响内存占用和推理时间。YOLOv7相比前几代有所增加，但得益于高效的结构设计，在保持较高性能的同时并未显著提升资源消耗。

- **浮点运算次数（GFLOPs）**: 这一指标衡量了执行一次正向传播所需的理论计算工作量。YOLOv7优化后的算法减少了不必要的冗余操作，使得即使拥有更多参数也能维持较低的GFLOPs值，一般介于50 GFLOPS至90 GFLOPS之间.

import torch
from yolov7.models.experimental import attempt_load

# 加载预训练的YOLOv7模型并获取统计信息
model_path = 'path/to/yolov7.pt'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(model_path, map_location=device)

print(f'Model parameters count: {sum(p.numel() for p in model.parameters())}')
flops, params = profile(model, inputs=(torch.randn(1, 3, 640, 640),))
print(f'Total FLOPs: {flops / 1e9:.2f}G')