本文中进行使用YOLOv9中的Adown模块改进Conv模块的实践 ，文中包含全部代码和修改方式 ，有效涨点。 目录  一 YOLOv9 1 信息丢失问题 2 PGI ① 信息瓶颈 ② 可逆函数<

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv9是一种目标检测算法，而ADown模块是YOLOv9中的一个重要组成部分。ADown模块主要用于特征提取和下采样操作，以便在后续的检测任务中更好地捕捉目标的特征。具体来说，ADown模块是YOLOv9中的一个卷积块，由一系列卷积层和池化层组成。它的作用是通过多次卷积和池化操作，逐渐减小特征图的尺寸，并增加通道数，以便更好地提取目标的特征。🌈

💡💡💡本文独家改进：新颖的下采样ADown来自于YOLOv9，助力YOLOv8-pose，将ADown添加在backbone和head处，提供多个yaml改进方法 Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的y

专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！ 一、改进点介绍         HWD是一种下采样模型，应用了小波变换的方法。         ADown是YOLOv9中的下采样模块，对不同的数据场景具有一定的可学习能力。 二、HWD-ADown模块详解  2.1 模块简介        HWD-ADown的主要思想：  使用HWD替换AD

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。PG

代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main 论文链接：YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 大量文字及图片来袭！ 本文整理了YOLOv9中的创新模块，附代码和结构图，快收藏使用吧！ 1.Sile

一、本文介绍  本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其

一、本文介绍  本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv5的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v5n大约下降四十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并