基于YOLOv7的头部解耦改进 | 利用YOLOX解耦头优化YOLOv7 | 提高计算机视觉识别率
近年来，计算机视觉技术不断发展，其中物体识别技术的提升对于多个领域具有重要意义。目前，一种被广泛使用的物体识别算法是 YOLO（You Only Look Once）。而 YOLOv7 是 YOLO 的最新版本。在 YOLOv7 中，头部设定了多个任务，包括分类、回归和目标检测等。然而，这些任务间并不是完全独立的，因此，我们需要将它们解耦，以提高算法的准确度。
为了解决这个问题，我们采用 YOLOX 中的头部解耦方法，将头部分成两个独立的分支，一个用于分类任务，一个用于目标检测任务。以下是我们所使用的代码。
首先，我们需要设置新的头部。这个新的头部由两个分支构成，一个负责目标检测和回归，另一个负责分类。
class DetHead(nn.Module):
def __init__(self, in_channels
