1. YOLOv9-S网络结构

1.1 改前改后的网络结构（参数量、计算量）对比

修改前调用的yolo.py测试的yolov9.yaml的打印网络情况，包含参数量、计算量

修改后调用的yolo.py测试的yolov9.yaml的打印网络情况，包含参数量、计算量

1.2 修改YOLOv9-s架构

1. 在models/yolo.py文件中，Ctrl+F定位到args = [c1, c2, *args[1:]]，然后再如下位置添加代码
   

            if m in (RepNCSPELAN4,):args[1] = make_divisible(args[1] * gw, 8)args[2] = make_divisible(args[2] * gw, 8)args[3] = max(round(args[3] * gd), 1) if n > 1 else n       

2. 还是在models/yolo.py中，定位到elif m is CBLinear，然后做如下更改

            c2 = [int(x * gw) for x in args[0]]

3. 修改模型配置文件：直接拷贝models/detect/yolov9.yaml然后重命名为yolov9-S.yaml，并做以下更改

2. 开始训练

按照需求修改train_dual.py中的以下参数

需要注意的是，这里只能写成这样，因为官方只给了这一个超参数设置文件：

键入以下命令开始训练：

python train.py --name yolov9-S

3. 验证

3.1 修改val.py中的以下参数

3.2 命令验证

python val.py --name yolov9-S