YOLOv7改进方式提升，网络配置层数从104层压缩到24层

YOLOv7改进方式提升，网络配置层数从104层压缩到24层

YOLOv7是目标检测中一种高效的神经网络模型，但是原始的网络结构使用了104层的卷积神经网络。为了更清晰、更方便、更快速地对YOLOv7进行改进，我们采用了一种改进方式，并将网络配置层数从104层压缩到24层。这种新的改进方式使得改进难度下降，让YOLOv7更易于使用和扩展。

具体来说，我们的改进方法主要采用了以下两个策略：

1. 通道平衡

我们通过一定的规则来约束网络中每个卷积层的通道数，从而保证网络各层之间的通道数平衡。这样能够避免通道数过多或过少导致的信息瓶颈或计算量不均等情况，从而提高网络的稳定性和泛化性。

2. 跳跃连接

我们在网络中加入了多个跳跃连接，从低层到高层逐渐增加，以实现不同层之间的信息交流和特征融合。这样可以有效地提高目标检测的准确性和鲁棒性。

下面是我们改进后的YOLOv7的代码实现：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class YOLOv7(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=3, num_classes=80):
        super(YOLOv7, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch