yolov7添加namattention

YoloV7是一种基于深度学习的目标检测算法，能够快速且准确地检测出图像中的物体。然而，现有的YoloV7模型还存在一些问题，比如对于物体密集的场景，识别精度会有所下降，因此需要进行改进。

为了提高模型的性能和精度，可以添加注意力机制。最近提出的一种注意力机制是NAMAttention，它可以使模型更加专注于关键对象，从而提高检测精度。

NAMAttention实现了一种基于神经元激活的注意力机制，它通过计算神经元间的相似性来调节它们的权重。对于YoloV7模型来说，NAMAttention可以加入到中间层的卷积特征图中，从而为后续的检测任务提供更加有用的特征信息。

具体来说，当检测到一些特别重要的物体时，NAMAttention会自动提升这些物体的特征权重，从而更加准确地捕捉到它们的位置和特征信息。这些特征信息可以供后续的目标检测算法利用，从而提高检测精度和效率。

总之，通过添加NAMAttention机制，可以让YoloV7模型在密集物体场景下更加准确地检测出目标物体，这项技术应用前景广阔，对于许多实际应用场景都有很大的意义。