yolov7解决遮挡

Yolov7是一个目标检测算法，它在解决遮挡问题方面采用了一些创新的方法。根据引用[1]和引用[3]的内容，Yolov7引入了一个名为SEAM的注意力模块来增强被遮挡人脸的响应能力。SEAM模块通过分离和增强注意力来提高Neck层输出部分对被遮挡人脸的检测能力。此外，Yolov7还使用了排斥损失来解决人脸遮挡带来的检测困难。排斥损失惩罚预测框转移到其他真实目标，并要求每个预测框远离具有不同指定目标的其他预测框，从而减少对NMS阈值的敏感性。综上所述，Yolov7通过SEAM模块和排斥损失来解决遮挡问题，提高了目标检测的准确性。