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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

💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。    收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_125