YOLOv7算法重构：个人自改，简洁高效，仅31层 Python实现

YOLOv7算法重构：个人自改，简洁高效，仅31层 Python实现

在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。YOLOv7是YOLO系列的最新版本，它在YOLOv5的基础上进行了改进和优化。本文将介绍一个个人自改的YOLOv7算法重构版本，该版本在保持简洁性的同时，仅使用31层的网络结构实现，旨在提供一个高效而简洁的目标检测算法。

1. 算法概述

YOLOv7算法的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过将输入图像划分为网格并预测每个网格中存在的目标的边界框和类别信息。在本次重构中，我们将简化YOLOv7的网络结构，使其仅包含31层，以提高算法的运行效率。

2. 网络架构

YOLOv7的网络架构主要由卷积层、池化层和全连接层组成。在本次重构中，我们将采用以下的网络结构：

import torch
import torch.nn as nn

class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv7, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=