改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制

改进YOLOv7系列：引入SimAM注意力机制

目前，深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。其中，目标检测是一个重要的应用场景。YOLOv7是一个效果很好的目标检测模型，在许多任务和数据集上的表现都很优秀。然而，YOLOv7还有一些可以改进的地方。本文将介绍一种简单有效的改进方法——添加SimAM注意力机制。

SimAM（Simple Attention Mechanism）是一种简单的注意力机制，它可以有效提升模型性能。SimAM的设计思路源于SENet，但不同于SENet的复杂结构，SimAM只使用了一个全局池化层和几个全连接层。具体来说，我们在YOLOv7的倒数第二个卷积层后面加上一个全局池化层，将卷积层的输出向量变为标量。然后，我们将这个标量输入到两个全连接层中，以得到两个权重向量。这两个权重向量分别用于加权卷积层的特征图和辅助分类器的特征图。

下面是代码实现：

# 添加SimAM模块
class SimAM(nn.Module