YOLOv7 独家改进：EfficiCLNMS 增强的计算机视觉预测帧_yolov7加入efficientvit

计算机视觉领域一直在不断发展，其中目标检测是一个重要的研究方向。YOLOv7是一种颇受欢迎的目标检测算法，在实时性和准确性方面表现出色。为了进一步提升其性能，我们对YOLOv7进行了独特的改进，引入了EfficiCLNMS增强方法，并通过实现源代码来验证其有效性。

EfficiCLNMS是一种改进的非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）算法，用于优化目标检测中的重叠框筛选。传统的NMS算法在计算复杂度上存在一定的问题，因此我们提出了EfficiCLNMS来解决这一问题。通过减少计算量，EfficiCLNMS能够更高效地进行框的筛选，提高目标检测的速度和准确性。

以下是我们对YOLOv7源代码的修改，以实现EfficiCLNMS的增强功能：

def efficiCLNMS(bboxes, scores, overlap_threshold):
    """EfficiCLNMS增强的非极大值抑制算法"""
    sorted_indices = np
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