💡💡💡本文改进内容： NAM作为一种高效且轻量级的注意力机制。采用了CBAM的模块集成并重新设计了通道和空间注意子模块。

yolov9-c-NAMAttention summary: 965 layers, 51000614 parameters, 51000582 gradients, 238.9 GFLOPs

 改进结构图如下：

YOLOv9魔术师专栏

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包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU优化、block优化&多层特征融合、 轻量级网络设计、24年最新顶会改进思路、原创自研paper级创新等

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YOLOv9魔改：注意力机制、检测头、blcok魔改、自研原创等

 YOLOv9魔术师

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💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 ！！！

💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

 1.YOLOv9原理介绍

​

论文： 2402.13616.pdf (arxiv.org)

代码：GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information摘要： 如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。作者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与其他 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。

​

 YOLOv9框架图

1.1 YOLOv9框架介绍

YOLOv9各个模型介绍

​

 2.  NAM：基于标准化的注意力模块

 论文：https://arxiv.org/pdf/2111.12419.pdf

         本文提出一种基于归一化的注意力模块（NAM），可以降低不太显著的特征的权重，这种方式在注意力模块上应用了稀疏的权重惩罚，这使得这些权重在计算上更加高效，同时能够保持同样的性能。文章在ResNet和MobileNet上和其他的注意力方式进行了对比，提出的NAM的方法可以达到更高的准确率。

        NAM作为一种高效且轻量级的注意力机制。采用了CBAM的模块集成并重新设计了通道和空间注意子模块。 然后，在每个网络块的末尾嵌入一个 NAM 模块。 对于残差网络，它嵌入在残差结构的末尾。 对于通道注意力子模块，我们使用批量归一化（BN）中的缩放因子

将 NAM 与 SE、BAM、CBAM 和 TAM 在 ResNet 和 MobileNet 上的性能进行比较。

 2.1 加入 modules.py中

​

      

3.NAM加入到YOLOv9

3.1新建py文件，路径为models/attention/attention.py

###################### NAMAttention     ####     end   by  AI&CV  ###############################from torch.nn import functional as Fclass Channel_Att(nn.Module):def __init__(self, channels, t=16):super(Channel_Att, self).__init__()self.channels = channelsself.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True)def forward(self, x):residual = xx = self.bn2(x)weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs())x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()x = torch.mul(weight_bn, x)x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()x = torch.sigmoid(x) * residual  #return xclass NAMAttention(nn.Module):def __init__(self, channels, shape, out_channels=None, no_spatial=True):super(NAMAttention, self).__init__()self.Channel_Att = Channel_Att(channels)def forward(self, x):x_out1 = self.Channel_Att(x)return x_out1
###################### NAMAttention     ####     end   by  AI&CV  ###############################

3.2修改yolo.py

1)首先进行引用

from models.attention.attention import *

2）修改def parse_model(d, ch):  # model_dict, input_channels(3)

在源码基础上加入NAMAttention

        elif m is nn.BatchNorm2d:args = [ch[f]]###attention #####elif m in {EMA_attention, CoordAtt,CBAM,GAM_Attention,PolarizedSelfAttention,SimAM,NAMAttention}:c2 = ch[f]args = [c2, *args]###attention #####

3.3 yolov9-c-NAMAttention.yaml

# YOLOv9# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()# anchors
anchors: 3# YOLOv9 backbone
backbone:[[-1, 1, Silence, []],  # conv down[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3# avg-conv down[-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9[-1, 1, NAMAttention, [512]],  # 10]# YOLOv9 head
head:[# elan-spp block[-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 11# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 14# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 17 (P3/8-small)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [256]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 20 (P4/16-medium)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [512]],[[-1, 11], 1, Concat, [1]],  # cat head P5# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 23 (P5/32-large)# multi-level reversible auxiliary branch# routing[5, 1, CBLinear, [[256]]], # 24[7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 25[9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 26# conv down[0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 27-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 28-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 29# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [256]],  # 30-P3/8[[24, 25, 26, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 31  # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 32# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 33-P4/16[[25, 26, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 34 # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 35# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 36-P5/32[[26, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 37# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 38# detection head# detect[[32, 35, 38, 17, 20, 23], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)]