yolov7mpconv改进

yolov7mpconv是YOLOv7目标检测算法的一种改进方法。它是基于YOLOv7的基础上进行改进的，旨在提高目标检测的精度和性能。具体来说，yolov7mpconv采用了多尺度卷积（Multi-scale convolutions）的思想，通过在网络中引入多个不同尺度的卷积层，可以更好地捕捉目标的细节和上下文信息，从而提高检测的准确性。此外，yolov7mpconv还结合了其他一些优化技巧，如特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）和SAM模块（Spatial Attention Module），以进一步提升检测性能。