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YOLOv8最新改进系列：融合YOLOv9下采样机制，扩大YOLOv8网络模型感受野，降低过拟合，让小目标无处可遁！检测精度再提新高！！！
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- 一、下采样详解
- 1.1 下采样的目的：
- 1.2上采样与下采样的区别
- 1.2.1上采样的方式：
- 1.2.2下采样的方式
- 二、YOLOv9概述
- 三、 改进教程
- 2.1 修改YAML文件
- 2.2 新建D.py
- 2.3 修改tasks.py
- 三、验证是否成功即可
一、下采样详解
1.1 下采样的目的：
为了使得图像符合显示区域的大小，生成对应图像的缩略图。在信号处理的不同模块中，下采样可以带来许多好处，例如提高信噪比，减少计算量，防止过拟合，增大感受野，使得后面的卷积核能够学到更加全局的信息。
1.2上采样与下采样的区别
1.2.1上采样的方式：
它有反卷积(Deconvolution，也称转置卷积)、上池化(UnPooling)方法、双线性插值（各种插值算法）。
在卷积神经网络中，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(如图像的语义分割)，这个使图像由小分辨率映射到大分辨率的操作，叫做上采样，它的实现一般有三种方式：
1.插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；
2.转置卷积又或是说反卷积(Transpose Conv)，通过对输入feature
map间隔填充0，再进行标准的卷积计算，可以使得输出feature map的尺寸比输入更大；
3.Up-Pooling - Max Unpooling && Avg Unpooling --Max Unpooling，在对称的max pooling位置记录最大值的索引位置，然后在unpooling阶段时将对应的值放置到原先最大值位置，其余位置补0；
1.2.2下采样的方式
1、采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-pooling，目前通常使用Max-pooling，因为他计算简单而且能够更好的保留纹理特征；
2、采用stride为2的卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学习的，用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果，当然同时也增加了一定的计算量。
二、YOLOv9概述
如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。
因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。研究者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。
此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。
研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。
对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。
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三、 改进教程
2.1 修改YAML文件
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2.2 新建D.py
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2.3 修改tasks.py
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三、验证是否成功即可
执行命令
python train.py
改完收工！
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