本文主要是介绍YOLOv7改进：小目标遮挡物性能提升（SEAM、MultiSEAM），涨点神器！！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
💡💡💡本文属于原创独家改进：
SEAM注意力机制较好的解决了物体遮挡问题；
同时考虑到遮挡物一般为小目标，因此提出了MultiSEAM注意力，解决小目标遮挡问题；
SEAM、MultiSEAM | 亲测在多个小目标数据集实现暴力涨点，强烈推荐，独家首发；
收录：
YOLOv7高阶自研专栏介绍：
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✨✨✨前沿最新计算机顶会复现
🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研
🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况
1.遮挡物检测简介
不同的目标检测应用场景有不同的检测难点，小目标、多尺度以及背景复杂等问题，被遮挡的物体仍然是最先进的物体检测器面临的挑战。本文尝试解决待测目标相互遮挡带来的检测困难，对于人脸遮挡提出了一个名为 SEAM
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