yolov9专题

服务智能化公共生活场景人员检测计数，基于YOLOv9系列【yolov9/yolov9-c/yolov9-e】参数模型开发构建公共生活场景下人员检测计数识别系统

在当今社会，随着科技的飞速发展，各种智能化系统已广泛应用于各个领域，特别是在人员密集、流动性大的场合，如商场、火车站、景区等，智能人员检测计数系统发挥着至关重要的作用。特别是在特殊时期，如节假日、大型活动或突发事件时，这些系统更是成为了保障人员安全、维护秩序的关键工具。智能人员检测计数系统通常基于先进的图像处理技术和传感器技术，通过安装在关键位置的摄像头和传感器，实时捕捉和记录人员流动情况。系统能

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制

一、本文介绍这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

YOLOv9中模块总结补充|RepNCSPELAN4详图

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

YOLOv9中模块总结补充|SPPELAN

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

YOLOv9全网最新改进系列：YOLOv9完美融合标准化的注意力模块NAM，高效且轻量级的归一化注意力机制，助力目标检测再上新台阶！

YOLOv9全网最新改进系列：YOLOv9完美融合标准化的注意力模块NAM，高效且轻量级的归一化注意力机制，助力目标检测再上新台阶！！！ YOLOv9原文链接戳这里，原文全文翻译请关注B站Ai学术叫叫首er B站全文戳这里！详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！ YOLOv9全网最新改进系

【YOLOv9算法原理简介】

YOLOv9算法原理单阶段检测器：YOLOv9延续了YOLO系列的单阶段检测器设计，即在单次前向传播中同时预测边界框和类别概率，这使得它能够实现快速的检测速度。通用高效层聚合网络（GELAN）：YOLOv9引入了一种新的模型架构GELAN，它通过高效的层聚合块和计算模块，以较小的参数量实现高准确度。可编程梯度信息（PGI）：YOLOv9采用了PGI技术，通过辅助可逆分支和多级梯度积分，为小

自定义数据上的YOLOv9分割训练

原文地址：yolov9-segmentation-training-on-custom-data 2024 年 4 月 16 日在飞速发展的计算机视觉领域，物体分割在从图像中提取有意义的信息方面起着举足轻重的作用。在众多分割算法中，YOLOv9 是一种稳健且适应性强的解决方案，它具有高效的分割能力和出色的准确性。在本文中，我们将深入探讨 YOLOv9 在自定义数据集上进行对象分割的训练过

YOLOv9代码详细介绍（附源码和权重）

前言本文将介绍YOLOv9的项目获取、项目目录以及单独文件分析。YOLOv9 的进步深深扎根于解决深度神经网络中信息丢失所带来的挑战。信息瓶颈原理和可逆函数的创新使用是其设计的核心，可确保 YOLOv9 保持高效率和高精度。 1.模型获取官网连接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main 2.YOLOv9项目目录 YOL

【项目】YOLOv8/YOLOv5/YOLOv9半监督ssod火灾烟雾检测（YOLOv8_ssod）

假期闲来无事找到一份火灾烟雾数据集，自己又补充标注了一些，通过论文检索发现现在的火灾检测工作主要局限于对新场景的泛化性不够强，所以想着用半监督，扩充数据集的方法解决这个问题，所以本文结合使用现在检测精度较高、速度较快的YOLOv8算法和阿里巴巴开源的YOLOv5_ssod，结合提出YOLOv8_ssod算法，来对火灾烟雾进行检测。【项目】YOLOv8/YOLOv5/YOLOv9半监督sso

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点 (附多个位置添加教程)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv9。它的主要思想是将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv9的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测等方面的效果。通过实验YOLOv

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

一、本文介绍本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的

YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（消融实验、科研必备）

一、本文介绍本文给大家带来的是YOLOv9系列的绘图功能，我将向大家介绍YOLO系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失(loss)和mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图放在论文中进行对比也是非常不错

【YOLOv9改进[Conv]】使用DualConv助力V9更优秀

目录一 DualConv(2022) 1 结合3×3卷积和1×1卷积核 2 DualConv 3 可视化二使用DualConv助力V9更优秀 1 整体修改 2 配置文件 3 训练一 DualConv(2022) 官方论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.07481.pdf 论文中提出了结合3×3组卷积和1×1点卷积的DualConv，

YOLOv9有效改进专栏汇总|未来更新卷积、主干、检测头注意力机制、特征融合方式等创新！[2024/4/21]

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！！！专栏介绍 YOLOv9作为最新的YOLO系列模型，对于做目标检测的同学是必不可少的。本专栏将针对2024年最新推出的YOLOv9检测模型，使用当前流行和较新的模块进行改进。本专栏于2024年2月29日晚创建，预计四月底前加入目前大部分已出的顶会、顶刊模块。后期更新包含模块、卷积、检

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 挤压和激励单元SENetV2助力YOLOv9细节涨点（全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传

YOLOv9改进策略 | 细节创新篇 | 迭代注意力特征融合AFF机制创新RepNCSPELAN4

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

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 利用ILSVRC冠军得主SENetV1改善网络模型特征提取能力

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传

YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机会，利用该结构参数量下降了约100W，本专栏每周更新3-5篇最新

YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数

一、本文介绍这篇文章介绍了YOLOv9的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。它不仅包括了多种IoU损失函数的改进和变体，如SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU，还融合了“Focus”思想，创造了一系列新的损失函数。这些组合形式的损失函数超过了二十余种，每种都针对特定的目标检测挑战进行优化。文章会详细探讨这些损失函数如何提高YOLOv9在各种检测任务中的性能，包括提升精度

YOLOv9有效改进专栏汇总|未来更新卷积、主干、检测头注意力机制、特征融合方式等创新！[2024/4/14]

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！！！专栏介绍 YOLOv9作为最新的YOLO系列模型，对于做目标检测的同学是必不可少的。本专栏将针对2024年最新推出的YOLOv9检测模型，使用当前流行和较新的模块进行改进。本专栏于2024年2月29日晚创建，预计四月底前加入目前大部分已出的顶会、顶刊模块。本周末推出YOLOv9创新

YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.117】使用Wasserstein Distance Loss改进小目标的检测效果

前言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：首推，是将两种最新推出算法的模块进行融合形成最为一种新型自己提出的模块然后引入到YOLO算法中，可以起个新的名字，这种改进是最好发高水平期刊论文。后续改进将主要教

单独使用YOLOV9的backbone网络

前言 YOLO系列的网络结构都是通过.yaml来进行配置的，当要单独想使用其中的backbone网络时，可以通过yaml配置文件来进行网络搭建。 backbone的yaml配置文件与网络结构 backbone:[[-1, 1, Silence, []], # conv<

【报错】【YOLOv9】tensorboard 的使用

1【背景】💙💙💙 tensorboard 的使用方法如下： # cd 解析文件的上一级目录tensorboard --logdir=exp 具体情况见下图：然后，网页打开链接：http://localhost:6006/ 2【报错】💔💔💔 TypeError: MessageToJson() got an unexpected keyword argument 'i

YOLOv9：下一代目标检测的革新

目标检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，一直是研究的热点。YOLO系列作为目标检测算法的佼佼者，自YOLO1发布以来，就在速度和精度上取得了很好的平衡，深受业界和学术界的喜爱。 YOLOv9作为该系列的最新版本，不仅在性能上有了显著提升，而且在模型结构、训练策略等方面也进行了大胆的创新和尝试。 YOLOv9的主要特点 1. 更高的性能 YOLOv9在保持高速度的同时，进一步提高了目标检测的

【YOLOv9】完胜V8的SOTA模型Yolov9(论文阅读笔记)

官方论文地址：论文地址点击即可跳转官方代码地址： GitCode - 开发者的代码家园官方代码地址点击即可跳转 1 总述当输入数据经过各层的特征提取和变换的时候，都会丢失一定的信息。针对这一问题：

番外篇 | YOLOv8改进之引入YOLOv9的ADown模块 | 替换YOLOv8卷积

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。🌈