yolov7小目标检测改进

对于 YOLOv7 目标检测算法的改进，有以下几种方法：

1. 数据增强：增加训练数据集的多样性，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。可以采用一些图像增强技术，如随机裁剪、旋转、缩放等。

2. 模型优化：可以采用一些结构优化方法，如修改网络结构、增加层数、改变激活函数等来提高模型性能。

3. 多尺度训练：在训练过程中，可以采用多尺度训练的方式，即在不同的尺度下进行训练，以提高模型对目标的检测能力。

4. 置信度后处理：可以通过一些置信度后处理算法，如非极大值抑制（NMS）等来提高目标检测的准确性。

5. 融合其他技术：可以结合其他技术，如深度学习跟传统图像处理技术的融合，对检测目标的精度和鲁棒性都有提升。