YoloV9改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV9，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下： i...
YOLOv9(5):YOLOv9可编程梯度信息PGI（Programable Gradient Infomation）
1. 简述 PGI是YOLOv9的一大特色。为了丰富网络训练过程中，梯度反馈的路径（主要是梯度反馈宽度），尽量减少在训练过程中的网络信息丢失，作者添加了一个PGI（Programable Gradient Infomation）模块。 PGI模块的引入，从宏观上看，就像是网络新加了一条Detect分支（此处将类似以往YOLOv3/5/8等的3条不同分辨率的head路线称为一个D...
YoloV9实战：从Labelme到训练、验证、测试、模块解析
模型实战 训练COCO数据集 本次使用2017版本的COCO数据集作为例子，演示如何使用YoloV8训练和预测。 下载数据集 Images: 2017 Train images [118K/18GB] ：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip2017 Val images [5K/1GB]：http://images.cocodataset.org/...
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
今天的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果最接近真实情况。同时，必须设计一个合适的架构，以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间转换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据通过深度网络传输时出现的数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务...
海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（15）-Yolov9探索
rmute，是支持的。另一种是希望NNN里支持NPU里运行transpose。这两种方式都消耗时间比较多，暂且放一放，有时间了搞一搞。SS928实在是搞得很另类。 今天主要是想分享一下最近特别火的yolov9模型。也就是上周的时候yolov9发布开源代码。第一时间下载试了一下。 GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Le...