YOLOv7 行人检测论文方向：数据集、模型优化、多任务学习等

基于 YOLOv7 的行人检测结合以下内容容易发论文：

1. 数据集的选取和处理：选择合适的数据集，进行数据清洗和预处理，例如去除重复数据和错误标注，对数据进行增强等。

2. 模型优化：对 YOLOv7 模型进行优化，例如改进网络结构，加入注意力机制，采用不同的 loss 函数进行训练等。

3. 多任务学习：将行人检测任务与其他任务结合，例如行人重识别、行人属性识别等，提高模型的性能和实用性。

4. 目标跟踪：结合目标跟踪技术，对行人进行跟踪，提高行人检测的精度和实时性。

5. 立体视觉：结合立体视觉技术，对行人进行三维重建和深度估计，提高行人检测的精度和鲁棒性。

6. 实时行人检测应用：将基于 YOLOv7 的行人检测应用于实际场景中，例如智能监控、交通安全等，验证模型的实用性和效果。