改进yolov7系列：引入了simam注意力机制-爱代码爱编程

改进YOLOv7系列：引入了SimAM注意力机制

YOLOv7是YOLO目标检测框架的最新版本，它已经证明了其在检测精度和速度方面的优势。然而，在处理大规模数据集时，YOLOv7的准确率始终存在一定的问题。针对这一问题，我们提出了一种改进的YOLOv7版本，即SimAM-YOLOv7。

SimAM-YOLOv7中加入了一种基于Self-Attention和Contextual Attention特征学习模型的注意力机制——SimAM，以增强模型的感知能力和自适应性，从而提高检测精度。

下面是SimAM-YOLOv7的主要实现步骤和源代码：

1. 将SimAM注意力机制嵌入到YOLOv7网络结构中。

class SimAM(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, reduction