必读内容1️⃣什么不知道如何改进模型⁉️ 本专栏中的每一篇文章所使用的模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程所有改进100%可直接运行性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️ 所有改进点均为近三年顶会顶刊提出的先进算法将其融入到YOLOv9中并进行二次创新新颖度高创新度高能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步骤、结果是否正确⁉️ 订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊从入门到论文的各种答疑内容非常适合新手。4️⃣ 团队内发表数篇SCI论文熟悉完整的发表流程已帮助多名同学成功发表论文。专栏内容每周更新3-5篇专栏实时评分96质量保证。专栏价格会随着文章数量的增加而增加早订阅早优惠~前30人限时优惠69.9一次订阅永久使用可开发票用于报销。提及的方法同样适用于YOLOv9的分类、检测和分割等任务并且由于YOLOv7的文件结构和YOLOv9基本一致所有在YOLOv9上的相关改进方法同样适用于YOLOv7。此外想看哪个模块的复现也可以直接私信我~赠送下方专栏内所有整理好的图像及其标签文件包含YOLO、COCO、VOC等多种格式可直接用于训练全领域数据集目录链接计算机视觉数据集下载目录 | 涉及遥感️、多模态、海洋声呐、SAR、异常/缺陷️、医学、农业、日常场景等YOLOv9模型结构YOLOv9改进目录一览持续更新中ing项目介绍在大家购买专栏后加入学习群便可获得全部的程序文件下方仅为列出的部分文件截图。在获取到文件后只需按照将程序放在个人项目中即可运行训练。群内有我录制的关于如何改进模型的视频方便大家下载学习。可自行组合成不同的模块实现针对你数据集的有效涨点。专栏购买链接YOLOv9改进专栏——以发表论文的角度快速准确的找到有效涨点的创新点项目环境版本如下按照个人硬件配置即可Python3.8.10PyTorch1.8.1CUDA11.1编辑器VS Code基础试读篇1、目标检测YOLOv9训练自己的数据集从代码下载到实例测试2、语义分割YOLOv9的分割模型训练自己的数据集从代码下载到实例测试3、使用AutoDL训练YOLO等计算机视觉网络模型AutoDLXftpVS Code附详细操作步骤4、YOLOv9目标检测模型性能评价指标详解涉及混淆矩阵、F1-Score、IoU、mAP、参数量、计算量等一文打尽所有评价指标5、YOLOv9模型应用过程中的报错处理及疑问解答涉及环境搭建、模型训练、模块改进、论文写作6、YOLOv9改进前必看 - YAML模型配置文件详细解读再也不用担心通道数不匹配 附网络结构图7、YOLOv9训练前的准备将数据集划分成训练集、测试集验证集附完整脚本及使用说明8、YOLOv9改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点以SimAM注意力模块为例论文必备1、论文必备 - 绘制YOLOv9模型在训练过程中精准率召回率mAP_0.5mAP_0.5:0.95以及各种损失的变化曲线2、论文必备 - YOLOv9输出模型每一层的耗时和GFLOPs深入比较每一层模块的改进效果3、论文必备 - YOLOv9热力图可视化支持指定模型指定显示层设置置信度以及10种可视化实现方式4、论文必备 - YOLOv9统计数据集中大、中、小目标数量附完整代码和详细使用步骤5、论文必备 - YOLOv9训练前一键扩充数据集支持9种扩充方法支持图像和标签同步扩充6、论文必备 - YOLOv9计算COCO指标和TIDE指标小目标检测必备更全面的评估和指导模型性能包含完整步骤和代码卷积层1、YOLOv9改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化RepNCSPELAN42、YOLOv9改进策略【卷积层】| CVPR-2023 SCConv即插即用减少冗余计算并提升特征学习3、YOLOv9改进策略【卷积层】| GnConv一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作4、YOLOv9改进策略【卷积层】| HWD引入Haar小波变换到下采样模块中减少信息丢失5、YOLOv9改进策略【卷积层】| AKConv 具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核6、YOLOv9改进策略【卷积层】| 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积改进RepNCSPELAN4Conv和Transformer1、YOLOv9改进策略【Conv和Transformer】| Conv2Former通过卷积调制操作简化自注意力机制获取全局信息2、YOLOv9改进策略【Conv和Transformer】| Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块3、YOLOv9改进策略【Conv和Transformer】| AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势弥补传统方法不足模型轻量化1、YOLOv9改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型2、YOLOv9改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2利用远距离注意力增强廉价操作3、YOLOv9改进策略【模型轻量化】| 利用PP-LCnet改进RepNCSPELAN44、YOLOv9改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2通过通道划分构建高效网络5、YOLOv9改进策略【模型轻量化】| 使用 MoblieOne 模块引入结构重参数化提高模型检测效率注意力机制篇1、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块增强特征图的语义表示2、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制3、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 引入SimAM注意力模块一个简单的无参数的卷积神经网络注意模块4、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA提高模型效率5、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| PSA极化自我关注 实现高质量像素回归6、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制 保留信息以增强通道与空间的相互作用7、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| MCAttention 多尺度交叉轴注意力8、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块9、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制10、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块增强局部和全局特征信息交互11、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块提高远距离建模依赖12、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块重新优化通道和空间注意力13、YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 蒙特卡罗注意力MCAttn模块提高小目标的关注度损失函数篇1、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU加强边界框回归的准确性2、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Slide Loss解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题3、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、MetaAconC、FReLU、PReLU、Swish4、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS提升密集遮挡场景检测精度包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS5、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Inner-IoU损失通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)6、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU考虑边界框形状和尺度的更精确度量7、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归8、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数提高小目标检测精度9、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Varifocal Loss解决密集目标检测器训练中前景和背景类别间极端不平衡的问题10、YOLOv9改进策略【损失函数篇】| WIoU v3针对低质量样本的边界框回归损失函数Neck1、YOLOv9改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子2、YOLOv9改进策略【Neck】| GSConvSlim Neck混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计3、YOLOv9改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子DySampleSPPF1、YOLOv9改进策略【SPPF】| SimSPPF简化设计提高计算效率2、YOLOv9改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互在降低计算成本的同时提高模型的性能
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