本文主要是介绍YOLOv7改进：加入解耦头Decoupled_Detect，涨点明显，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
💡💡💡本文全网首发独家改进：Decoupled_Detect，Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头结构
Decoupled_Detect | 亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。
收录：
YOLOv7高阶自研专栏介绍：
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🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研
🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况
1. Decoupled Head介绍
为什么要用到解耦头？
因为分类和定位的关注点不同；
分类更关注目标的纹理内容；
定位更关注目标的边缘信息；
YOLOv6 采用了解耦检测头（Decoupled Head）结构，同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计算开销这两者的平衡，采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个
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