YOLOv7改进：PWConv核心结构的最新进展

近期在CVPR 2023顶会上，研究人员发布了YOLOv7的最新改进版本，引入了PWConv核心结构。这一改进在轻量化方面取得了显著进展，同时提高了测试数据集的mAP值，并降低了模型的参数量，以追求更高的FLOPS计算机视觉性能。

YOLOv7是目标检测领域中一种常用的算法，以其快速和准确的检测能力而受到广泛关注。然而，为了实现更高的运行效率和更小的模型尺寸，研究人员一直在不断改进和优化该算法。

在这项最新研究中，研究人员引入了PWConv（Pointwise Convolution）核心结构，以改进YOLOv7的性能。PWConv是一种卷积操作，它通过在通道维度上进行1x1的卷积运算，实现了对特征图的降维和升维。这种操作可以减少模型的参数数量，并且在一定程度上提高了检测精度。

下面是使用PWConv核心结构改进的YOLOv7的示例源代码：

import torch
import torch.nn as nn

class PWConv(nn.Modu