yolov7.yaml增加SE注意力机制

要在YOLOv7中添加SE注意力机制，需要进行以下步骤：

1. 在`models/yolov7.yaml`文件中添加一个新的块，用于定义SE注意力机制的参数。例如：

- se:
    ratio: 16

其中，`ratio`表示SE模块中压缩和恢复通道特征图的比率。

2. 在YOLOv7模型中使用新添加的SE块。可以在模型的每个残差块后面添加SE块，以增加模型的注意力聚焦能力。例如：

- name: focus
  from: -1
  ch: 64
  block: 1
- name: SE
- name: conv
  from: -3
  ch: 128
  ...

其中，`-3`表示从上一个块中获取输出，并将其连接到当前块的输入。

3. 在训练过程中使用SE块。在`train.py`文件中找到以下代码行：

model = Model(cfg).to(device)

然后在其下方添加以下代码：

if 'se' in str(cfg):
    model.se = True

这些代码将允许在训练期间使用SE块。

以上步骤可以帮助您将SE注意力机制添加到YOLOv7中。