摘要 随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV9作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV9的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改

文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： GCViT实战：使用GCViT实现图像分类任务（一） 前期的工作主要是数据的准备，安装库文件

摘要 GC ViT（全局上下文视觉转换器）是一种创新的深度学习架构，旨在提升计算机视觉任务中的参数和计算效率。它通过将全局上下文自注意力模块与标准的局部自注意力相结合，有效地建模长程和短程空间交互，同时避免了传统方法中的昂贵操作，如计算注意力掩码或移动局部窗口。GC ViT解决了Vision Transformer（ViT）中归纳偏差缺失的问题，并通过引入改进的融合倒置残差块来增强性能。在多个视