YOLOv9有效改进专栏汇总|未来更新卷积、主干、检测头注意力机制、特征融合方式等创新！[2024/4/21]

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专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！

专栏介绍

        YOLOv9作为最新的YOLO系列模型，对于做目标检测的同学是必不可少的。本专栏将针对2024年最新推出的YOLOv9检测模型，使用当前流行和较新的模块进行改进。本专栏于2024年2月29日晚创建，预计四月底前加入目前大部分已出的顶会、顶刊模块。 

后期更新包含模块、卷积、检测头、损失等改进,目前已有70+！

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本项目持续更新 | 最新更新时间：2024年4月21日 | 上周更新4种

周更计划说明

本周更新以填入下放对应章节中。

一、使用篇

  • YOLOv9魔改教程！
  • YOLO系列中的"yaml"文件解读
  • YOLOv9保姆教程，手把手教你训练、检测，快来学习吧！！
  • YOLOv9实例分割教程|（一）训练教程
  • 关于YOLOv9去掉辅助分支脚本使用的一些说明
  • YOLOv9中train.py与train_dual.py的异同！
  • ⭐关于YOLOv9项目中使用已有模块自由改进的教程⭐⭐关于YOLOv9项目中使用已有模块自由改进的教程⭐⭐
  • ⭐⭐关于YOLOv9项目的使用说明。⭐⭐
  • 更新去除辅助训练分支脚本[未开源]

二、卷积篇

  • YOLOv9独家改进|加入空间和通道重建卷积SCConv模块！
  • YOLOv9独家改进|加入可改变核卷积AKConv模块！
  • YOLOv9独家原创改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块
  • YOLOv9有效改进|使用动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution
  • YOLOv9独家原创改进|加入幽灵卷积Ghost Convolution模块，轻量化！
  • YOLOv9独家原创改进|加入RT-DETR中的HGBlock!

 三、注意力篇

  • YOLOv9有效提点|加入SE、CBAM、ECA、SimAM等几十种注意力机制（一）
  • YOLOv9有效提点|加入BAM、CloFormer、Reversible Column Networks、Lskblock等几十种注意力机制（二）
  • YOLOv9有效提点|加入BiFormer、SEA、EMA、Efficient se等几十种注意力机制（三）
  • YOLOv9有效提点|加入SGE、Ge、Global Context、GAM等几十种注意力机制（四）
  • YOLOv9有效提点|加入MobileViT 、SK 、Double Attention Networks、CoTAttention等几十种注意力机制（五）
  • YOLOv9有效改进|CVPR2023即插即用的到残差注意力机制iRMB

四、上/下采样算子篇

  • YOLOv9独家改进|使用DySample超级轻量的动态上采样算子
  • YOLOv9独家改进|使用HWD:Haar小波下采样模块
  • YOLOv9独家改进|使用CARAFE轻量级通用上采样算子

五、 二次创新篇

  • YOLOv9独家改进|使用AKConv改进RepNCSPELAN4
  • YOLOv9有效改进|使用空间和通道重建卷积SCConv改进RepNCSPELAN4
  • YOLOv9独家改进|动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution与RepNCSPELAN4融合
  • YOLOv9独家改进|动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution与空间和通道重建卷积SCConv与RepNCSPELAN4融合
  • YOLOv9独家改进|使用HWD(小波下采样)模块改进ADown
  • 以SE注意力机制为例与C3融合，并加入YOLOv9
  • 以SE注意力机制为例与C2f融合，并加入YOLOv9
  • 使用ICCV2023中的选择性注意力LSK与C2f融合
  • 使用ICCV2023中的选择性注意力LSK与C3融合
  • 使用大和注意力机制LSK的通道压缩-解压结构CD_LSK
  • 使用CD_LSK与C2f融合
  • 使用CD_LSK与C3融合
  • 使用CD_LSK与RepNCSPELAN4融合
  • 加入GoogLeNet中的Inceptionv3的模块
  • 加入GoogLeNet中Inceptionv4的模块
  • 使用GhostConv对Inceptionv3中模块进行二次创新
  • 使用GhostConv替换Inceptionv4中的模块进行二次创新
  • YOLOv9有效改进|使用iRMB与RepNCSPELAN4融合
  • GhostConv与Conformer融合

六、 涨点模块篇

  • ​​​​​​YOLOv9|加入2023Gold YOLO中的GD机制！遥遥领先！
  • 更新Bifpn加权双向特征融合
  • 加入P2检测头
  • 加入P6检测头
  • 加入UnetV2中的多层次特征融合模块SDI
  • 更新GhostConv的SDI

  七、iou及损失函数篇

  • YOLOv9更换iou|包含CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU

  八、主干网络篇

  • YOLOv9有效改进|更新ICCV 2021Conformer:CNN和Transformer双体主干网络
  • 更新CVPR2023轻量化主干Fasternet
  • 更新MobileNetV1
  • SwinTransformer:基于位移窗口的层次化视觉变换器作为主干网络
  • 更新ICCV 2021Conformer:CNN和Transformer双体主干网络
  • 更新轻量化主干MobileNetV2 
  • 更新轻量化主干MobileNetV3
  • 更新轻量化主干MobileNetV3与GoldYOLO结合
  • 更新清华团队提出的CloFormer：重新思考轻量化视觉Transformer中的局部感知主干
  • Cloformer和BiFPN结合

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