YOLOv7改进: 强化主干CFPNet系列，提升测试私有数据集性能

计算机视觉领域的目标检测算法YOLOv7一直以来都备受关注。为了进一步提升其性能，我们在本文中介绍了对主干网络的改进，采用了最新的Centralized Feature Pyramid（CFPNet）集中特征金字塔。通过在私有数据集上进行测试，并在COCO数据集上进行验证，我们证明了这一改进的有效性。

YOLOv7的主干网络在目标检测任务中起到了至关重要的作用。CFPNet是一种新型的特征金字塔结构，将多尺度的特征信息集中到一个中心位置，以便更好地进行目标检测。我们将CFPNet集成到YOLOv7中，以提高检测性能。

下面是我们改进的YOLOv7的主干网络的代码示例：

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