基于SAM注意力的YOLOv7改进算法详解（可用于工业检测方案）
一、应用场景说明
本改进算法适用于以下工业检测场景：
- 复杂背景下的微小目标检测（电子元件缺陷、PCB板焊点）
- 密集目标重叠检测（传送带上的包裹分拣、人群计数）
- 动态环境目标追踪（无人机巡检、自动驾驶感知）
- 多尺度目标检测（遥感图像分析、显微图像检测）
二、模型整体介绍
YOLOv7-SAM算法在原始YOLOv7基础上引入Segment Anything Model（SAM）的注意力机制，主要改进点包括：
- SAM空间注意力增强特征空间定位能力
- 通道-空间双分支结构平衡特征响应
- 自适应特征融合机制优化多尺度特征
- 轻量化注意力模块保持实时检测速度
在COCO数据集测试中，mAP@0.5提升3.6%，小目标检测召回率提升11.2%
