yolov7改进yolovx解耦头

Yolov7是一种改进的目标检测算法，它采用了解耦头的设计，可以提高检测精度和速度。相比于Yolov5，Yolov7在网络结构和训练策略上都有所改进，具有更好的性能。

解耦头是指将检测头分为两个部分，一个负责预测物体的类别，另一个负责预测物体的位置和大小。这种设计可以使得模型更加灵活，可以适应不同大小和形状的物体。

Yolov7还采用了一些新的技术，如PANet、SAM和CBAM等，可以进一步提高模型的性能。此外，Yolov7还使用了更大的输入尺寸和更长的训练时间，以获得更好的效果。