yolov7小目标检测改进

1. 数据增强：使用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、平移等，增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

2. 模型结构优化：对YOLOv7模型进行改进，如增加卷积层、调整激活函数等，提高模型的检测精度。

3. 多尺度检测：使用多尺度检测技术，对不同大小的目标进行检测，提高模型的检测能力。

4. 基于深度学习的目标跟踪：结合目标跟踪技术，对目标进行跟踪，提高检测的准确性和稳定性。

5. 硬件加速：使用GPU等硬件加速技术，提高模型的运行速度和效率。