💡💡💡本文改进内容：CVPR_2019 SOCA注意力，一种基于二阶通道注意力机制，能够单幅图像超分辨率，从原理角度分析能够在小目标检测领域实现大幅涨点效果！！！
💡💡💡在NEU-DET数据集上进行验证，能够实现涨点！！！
yolov9-c-SOCA summary: 969 layers, 51012677 parameters, 51012645 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.SAN介绍
论文题目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution
论文地址：CVPR单幅图片超分辨率
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Dai_Second-Order_Attention_Network_for_Single_Image_Super-Resolution_CVPR_2019_paper.pdf
2.1论文创新点
1）提出了一个二阶通道注意力机制(Second-order Channel Attention,SOCA)以实现特征的相关性学习
2.2 SOCA注意力机制
效果如下图：
3.SOCA加入到YOLOv9
3.1新建py文件，路径为models/attention/attention.py
后续开放
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SOCA
elif m is nn.BatchNorm2d:args = [ch[f]]###attention #####elif m in {SOCA}:c2 = ch[f]args = [c2, *args]###attention #####3.3 yolov9-c-SOCA.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, SOCA, [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)]
