YOLO7改进主干Conv2Former结构系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基

YOLO7改进主干Conv2Former结构系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效涨点 计算机视觉

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的进展，特别是目标检测任务中的YOLO系列模型。然而，随着计算资源的增加，我们需要更高效、更精确的模型来满足实时目标检测的需求。为了达到这个目标，研究人员提出了一种新的改进结构——YOLO7改进主干Conv2Former结构。

YOLO7改进主干Conv2Former结构融合了ConvNeXt结构和Conv2Former结构，并以Transformer风格的卷积网络作为视觉基线模型。通过这种结构的改进，我们可以在保持高效性的同时提高模型的检测准确率。

为了更好地理解YOLO7改进主干Conv2Former结构，我们首先来了解ConvNeXt结构和Conv2Former结构的特点。

ConvNeXt结构是一种基于多分支卷积的模型结构。它利用一组具有不同感受野的分支卷积，并将它们的输出连接起来，以获得更丰富的特征表示。这种结构可以提供更多的信息交流和特征组合能力，从而提高了模型的性能。

Conv2Former结构是一种将Transformer模块引入到卷积网络的新颖结构。Transformer模块通过自注意力机制实现长距离的特征交互，使模型能够更好地捕捉全局上下文信息。这种结构在自然语言处理任务中取得了巨大成功，并在图像处理领域也展