本文介绍了针对YOLOv7的改进方法，通过在C5模块引入EMA注意力机制，增强了目标检测性能和鲁棒性。实验证实在计算机视觉任务中，改进模型的检测精度得到显著提升。
随着计算机视觉领域的快速发展，目标检测是其中一项重要任务。YOLOv7是一种经典的目标检测模型，但在一些场景下还存在一定的改进空间。本文提出了一种改进的YOLOv7模型，通过在C5模块的不同位置引入EMA（Exponential Moving Average）注意力机制，有效提升了目标检测的性能。
EMA注意力机制是一种基于注意力机制的改进方法，它通过对特征图进行加权，提高了对重要目标的关注度。在原有的YOLOv7模型中，C5模块是最后一个卷积模块，负责提取最终的特征表示。我们在C5模块的不同位置引入EMA注意力机制，以增强模型的感知能力。
下面是改进后的YOLOv7模型的关键代码：
# YOLOv7模型代码
# 定义C5模块
class C5Module(nn.Module):
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