专栏相关代码：目前售价售价69.9，改进点80+ 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. SPPELAN         SPPELAN是YOLOv9作者在SPPF的基础上创新的模块（增加了一次最大池化），整体结构及代码如下，代码中SP模块即为最大池化。 class SP(nn.Module):def __init__(self

🚀🚀🚀本文改进：SPP创新结合ELAN，来自于YOLOv9，助力YOLOv8，将SPPELAN代替原始的SPPF 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割；

💡💡💡本文独家改进：新颖SPPF创新涨点改进，SPP创新结合ELAN，来自于YOLOv9，助力YOLOv7，将SPPELAN代替原始的SPPF SPPELAN结构图如下： 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点    收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_6377

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

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SPPELAN模块来改进SPPF，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，同时空间金字塔池化作为我们YOLOv5中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多，所以如果你融合方面比较困难，可以尝试替换一下SP