改进YOLOv7系列：为YOLOv7添加CBAM注意力机制

近年来，计算机视觉领域取得了长足的发展，其中物体检测一直是研究的重点。YOLO（You Only Look Once）作为一种实时目标检测算法，以其快速、高效的特性而备受关注。然而，YOLOv7作为YOLO系列的最新版本，尽管在精度和速度方面有所提升，但仍存在一些局限性。为了进一步改善目标检测的性能，我们决定为YOLOv7引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制。

CBAM注意力机制是一种轻量级的注意力模块，可以自适应地调整网络的响应区域，从而提升特征表示的质量。它由两个关键组成部分构成：通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。通道注意力模块用于自适应地调整输入特征图的通道权重，而空间注意力模块则用于自适应地调整输入特征图的空间权重。

下面我们将介绍如何将CBAM注意力机制融入YOLOv7算法中，并提供相应的源代码。假设你已经具备了对目标检测和深度学习的基本知识。

首先，在YOLOv7的网络结构中，我们需要在每个残差块（Residual Block）之后添加CBAM注意力模块。具体而言，我们需要修改YOLOv7的Darknet53主干网络和检测头部网络。

首先，我们先来定义CBAM注意力模块的代码实现&#