YOLOv9改进策略目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

👑 YOLOv9有效涨点专栏目录 👑

专栏视频介绍：包括专栏介绍、得到的项目文件、模型二次创新、权重文件的使用问题，点击即可跳转。

前言

Hello，各位读者们好

本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程50余篇其中包含RepNCSPELAN4、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv9文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。

专栏介绍

本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新)，过去的改进机制并不一定就比新的机制效果差。
专栏会一直持续更新，周更新3-10篇创新机制，持续复习最新的文章内容，订阅了本专栏之后，寻找和创新的工作我来，解放大家的70%的时间，文章发到手软。
在这里强调一下一些关于YOLOv9的问题，大家最关心的就是YOLOv9目前适合改进么？我虽然售卖专栏但是可以告诉大家v9目前不适合改进（目前想要水论文的肯定是V8更合适），但是大家可以在V9上先做一定的改进，等后面小版本发布和官方论文收录之后之后，大家可以迅速的产出一些有效的内容！

目前专栏改进机制：51种，最新更新时间：2024/5/14——更新1篇，本周已更新1篇

(购买专栏之后，所有文章内容均可观看，同时可入群享受完整版本文件，替换数据集地址即可运行，对于小白来说非常适用)

下面是大家购买专栏进群内能够获得的文件部分文件截图(CSDN上提供完整文件的本专栏为独一份)，这些代码我已经全部配置好并注册在模型内大家只需要运行yaml文件即可，同时我总结了接近150+份的yaml文件组合供大家使用(群内有我的录制的讲解视频，教大家如何去修改和融合模型)，同时大家也可以自己进行组合，估计组合起来共有上千种，总有一种适合你的数据集，让大家成功写出论文。

拥有这个文件YOLOv9你就可以一网打尽，文件均已注册完毕，只许动手点击运行yaml文件即可，非常适合小白。

本专栏平均质量分96，充分说明本专栏的质量。

本专栏的改进内容适用于YOLOv9的分类、检测、分割。

💡欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO💡

专栏购买链接-> 点击即可跳转购买专栏~

项目环境如下（不是必须，给大家一个参考）

解释器：Python：3.9.7
框架：Pytorch：1.12.1
系统：Windows11
IDEA：Pycharm

👑YOLOv9有效涨点专栏目录（内容持续更新）👑

👑试读文章👑

(一)：YOLOv9改进 | 一文带你了解全新的SOTA模型YOLOv9（论文阅读笔记，效果完爆YOLOv8）
(二)：YOLOv9 | 利用yolov9训练自己的数据集 -＞推理、验证（源码解读 + 手撕结构图）
(三)：YOLOv9改进策略 | 代码逐行解析（一）| 项目目录构造分析

👑基础篇👑

(一)：YOLOv9改进 | 一文带你了解全新的SOTA模型YOLOv9（论文阅读笔记，效果完爆YOLOv8）
(二)：YOLOv9 | 利用yolov9训练自己的数据集 -＞推理、验证（源码解读 + 手撕结构图）
(三)：YOLOv9改进策略 | 代码逐行解析（一）| 项目目录构造分析
(四)：YOLOv9改进 | 提供YOLOv9全系列支持YOLOv9n、YOLOv9s、V9m、V9l、V9x的修改方式（全网独家首发）
(五)：YOLOv9改进 | 汇总利用YOLOv9遇到的报错以及解决办法（汇集全网报错内容，内容持续更新）
(六)：YOLOv9训练结果分析-＞mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc、混淆矩阵分析
(七)：超详细教程YoloV9免费数据集网站Roboflow一键导出Voc、COCO、Yolo、Csv等格式，百万数据集供你挑选
(八)：YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（消融实验、科研必备）

👑Conv篇👑

(一)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 视觉依赖下采样方法ContextGuided（包含二次创新RepNCSPELAN）
(二)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 重参数化模块DiverseBranchBlock(DBB)二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）
(三)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS，含二次创新）
(四)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用组卷积DualConv替换YOLOv9的下采样方法（轻量 + 涨点）
(五)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术，全网独家创新）
(六)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock二次创新RepNCSPELAN4（全网独家创新）
(七)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）
(八)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）
(九)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（解决低FLOPs陷阱）
(十)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用DCNv3卷积优化RepNCSPELAN4 | 无需编译Windows完美运行（附代码 + 修改教程）
(十一)：YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule二次创新RepNCSPELAN4（全网独家首发）

👑注意力篇👑

(一)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 利用ILSVRC冠军得主SENetV1改善网络模型特征提取能力
(二)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 挤压和激励单元SENetV2助力YOLOv9细节涨点（全网独家首发）
(三)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 注意力与卷积混合的融合ACmix助力YOLOv9（附代码 + 解析 + 添加教程）
(四)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力 | MSDA多尺度空洞注意力（附多位置添加教程 + 代码解析）
(五)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | RCS-OSA完美替换RepNCSPELAN4实现有效涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
(六)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）
(七)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | Deformable-LKA(DLKA)可变形的大核注意力（附多个位置添加教程）
(八)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点 (附多个位置添加教程)
(九)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | BiFormer双层路由注意力机制(Bi-level Routing Attention)
(十)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 |倒置残差块注意力机制iRMB（含大量二次创新机会）
(十一)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 高效的注意力改进策略EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
(十二)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 添加MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）
(十三)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
(十四)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 利用YOLO-Face提出的SEAM注意力机制优化物体遮挡检测（附代码 + 修改教程）
(十五)：YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制

👑Neck篇👑

(一)：YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM助力YOLOv9有效涨点（附详细修改教程）
(二)：YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络Bi-FPN助力YOLOv9有效涨点（附BiFPN代码 + 修改教程 + 结构图）
(三)：YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）
(四)：YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合网络（附代码 + 修改教程 + 解析）

👑损失函数篇👑

(一)：YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 利用真实边界框损失之MPDIoU助力YOLOv9精度更上一层楼
(二)：YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerMPDIoU二次创新损失函数助力小目标检测（全网独家首发）
(三)：YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | Focaleriou、InnerFocaleriou、InnerFocalerioCIoU (包含二次创新、三次创新)
(四)：YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
(五)：YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数