yolov7 更换 diou-nms

YOLOv7是一个目标检测算法，而DIoU-NMS是一种用于边界框非最大值抑制（NMS）的改进方法。

在YOLOv7中，通常使用传统的NMS算法来抑制多余的边界框，并选择具有最高置信度的边界框作为最终检测结果。然而，传统NMS只考虑了两个边界框之间的重叠度量，而没有考虑边界框本身的质量。

DIoU-NMS是一种改进的NMS算法，它引入了距离交叉点（DIoU）度量来考虑边界框之间的距离。DIoU度量综合了边界框的重叠度和距离，可以更好地反映边界框的质量。具体来说，DIoU度量考虑了边界框之间的重叠、中心点之间的欧氏距离以及边界框的宽高差异。

将DIoU-NMS应用于YOLOv7中，可以提升目标检测的准确性和稳定性。通过考虑边界框之间的距离，DIoU-NMS可以剔除那些距离近但重叠较低的边界框，从而减少错误的检测结果。同时，DIoU-NMS也可以允许边界框重叠更多但质量更高的边界框保留下来，提高检测结果的召回率。

总结来说，YOLOv7更换为DIoU-NMS可以通过考虑边界框之间的距离来提高目标检测的准确性和稳定性，实现更精确的目标检测结果。