YOLOv9改进,YOLOv9引入SAConv可切换空洞卷积,二次创新RepNCSPELAN4结构

server/2024/12/29 1:06:45/

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摘要

作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积,通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积,显著提升了目标检测的效果。
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理论介绍

空洞卷积(Atrous Convolution)是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术,更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息。可切换空洞卷积(SAC)则通过自适应地切换不同的空洞率,使得模型能够灵活地根据特定场景调整卷积的感受野,从而更好地处理不同大小的目标。SAConv结构如下(摘自论文)
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理论详解可以参考链接:论文地址
代码可在这个链接找到:代码地址

下文都是手把手教程,跟着操作即可添加成功


目录

  • 摘要
  • 理论介绍
  • 🎓一、YOLOv9原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.yolov9模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、SAConv代码
  • 🎓三、添加方法
    • 🍀🍀1.在modules目录下添加第二章的代码
    • 🍀🍀2.在__init__.py文件进行导入
    • 🍀🍀3.在yolo.py文件进行注册
  • 🎓四、yaml文件修改

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