前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。
需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师
具体改进办法请关注后私信留言！关注即免费获取深度学习资料！
解决问题：中山大学在注意力机制方面的尝试，从神经科学理论出发，构建了一种能量函数挖掘神经元重要性，并对此推导出了解析解以加速计算。通过ImageNet分类、COCO检测与分割等任务验证了所提SimAM的灵活性与有效性。值得一提的是，所提SimAM是一种无参数注意力模块。
原理：
论文：