一、本文介绍 本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv9中的RepNCSPELAN4，详细说明了优化原因，注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块，允许以低成本增加网络深度和感受野，具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。 文章目录 一、本文介绍二、UIB介绍2.1 UIB结构设计2.2 ExtraDW结构组成2

专栏地址：目前售价售价69.9，改进点70+ 专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！ 1. RepNCSPELAN4详图         RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取-融合模块，类似前几代YOLO中的C3、C2f等模块。作者通过结合两种神经网络架构，即带有梯度路径规划的 CSPNet 和 ELAN，考虑轻量化、推理速度

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是AFF（迭代注意力特征融合），其主要思想是通过改善特征融合过程来提高检测精度。传统的特征融合方法如加法或串联简单，未考虑到特定对象的融合适用性。iAFF通过引入多尺度通道注意力模块(我个人觉得这个改进机制就算融合了注意力机制的求和操作)，更好地整合不同尺度和语义不一致的特征。该方法属于细节上的改进，并不影响任何其它的模块，非常适合大家进行融合改进，单独使用

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

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         SCConv是一种即插即用的空间和通道重建卷积。         RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。 二、RepNCSPELAN4_SCConv模块详解  2.1 模块简介        RepN

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         Dynamic Snake Convolution是一种针对细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征设计的卷积模块。         SCConv是一种即插即用的空间和通道重建卷积。         RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YO

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