基于YOLOv7的行人检测论文研究方向：深度学习、图像处理、计算机视觉

基于YOLOv7的行人检测结合深度学习算法、图像处理技术、计算机视觉等领域容易发表论文。具体来说，以下是一些可能的研究方向：

1. 目标检测优化：研究如何优化YOLOv7算法在行人检测任务中的表现，比如改进网络结构、调整超参数等。

2. 数据增强方法：针对行人检测任务中数据量不足的问题，研究如何利用数据增强方法扩充数据集，从而提高模型性能。

3. 多目标检测：研究如何同时检测多个行人目标，提高行人检测的效率和准确率。

4. 行人重识别：基于行人检测结果，研究如何实现行人重识别，即在不同的摄像头下识别同一个行人。

5. 实时行人检测：研究如何在实时场景下进行高效的行人检测，从而满足实际应用需求。

6. 跨领域应用：将基于YOLOv7的行人检测应用到其他领域，比如智能交通、安防监控、人机交互等，探索更广泛的应用场景。

通过以上研究，可以在深度学习、计算机视觉、人工智能等领域发表高水平的论文。