极致版YOLOv7改进大提升网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型 计算机视觉

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够像人类一样理解和解释图像或视频数据。其中目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的一个核心任务，它的目标是从图像或视频中准确地定位并识别出感兴趣的目标物体。

近年来，YOLO（You Only Look Once）系列成为目标检测领域的热门算法。YOLO算法的特点是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可同时预测出图像中的多个目标的位置和类别。YOLOv7作为YOLO系列的最新版本，在网络结构和性能上都有很大的改进。

本文将介绍一种基于YOLOv7的极致版改进网络配置文件，该配置文件仅包含24层，相比原始的YOLOv7网络更加清晰、方便和快速。同时，我们还将提供相应的源代码，让读者能够深入理解和使用这一改进网络模型。

首先，我们来看一下改进后的网络配置文件。以下是修改后的YOLOv7的网络结构示意图：

# 极致版YOLOv7改进网络配置文件

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# 网络输入尺寸
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