YOLOv7是YOLO系列的最新版本，它在保持高准确率的同时，通过减少层数实现了更快的速度和更小的模型大小。文章详细介绍了YOLOv7的架构以及如何使用JSON配置文件进行模型修改，通过读取配置文件信息来构建模型，简化了网络模型的调整过程。
YOLOv7网络模型改进：网络配置文件更简洁实用！
YOLOv7是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本。相比于YOLOv5，YOLOv7在保持准确率不变的情况下，使用更少的层数达到了更快的速度，同时还有更小的模型大小。本文将介绍YOLOv7的改进之处，以及如何使用网络配置文件快速修改模型。
首先，我们来看看YOLOv7网络模型的架构：
from torch import nn
class YOLOv7(nn.Module):
def __init__(self)
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