yolov7加cbam

YOLOV7是在YOLOV5的基础上进行改进的目标检测模型。CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种注意力机制，通过引入通道注意力模块（CAM）和空间注意力模块（SAM），可以提升模型的性能。在YOLOV7中，为了尝试提升性能，开发者将CBAM模块添加到了代码中。

具体的代码实现可以在YOLOV7的`common.py`文件中找到。通过修改该文件，可以添加CBAM模块。此外，在`yolo.py`文件中也需要添加CBAM模块的名字。而在`cfg`文件中，还需要添加有关CBAM的一些信息。

如果你想了解更多关于YOLOV7加入CBAM的具体细节，可以参考引用文献中提供的论文链接。论文中详细介绍了CBAM注意力机制的原理和实现。在实际操作中，CBAM模块可以串行加入到网络中，以利用CAM和SAM两个模块提升模型性能。

需要注意的是，上述的CBAM在YOLOV7中的应用是根据YOLOV5中的经验进行的。若要查看具体的代码实现和应用示例，可以参考引用文献中提供的官方源项目地址和相关版本的改进说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>