YOLOv9改进策略： C2f改进 | 引入YOLOv8 C2f结构

本文主要是介绍YOLOv9改进策略： C2f改进 | 引入YOLOv8 C2f结构，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

💡💡💡本文改进内容：应订阅者需求，如何将YOLOv8 C2f结构引入到YOLOv9

💡💡💡C2f层是一种特殊的卷积层，用于将不同尺度的特征图融合在一起，以提高目标检测的准确性

💡💡💡使用方法：还是跟YOLOv8使用方法类似，放在Concat后面

改进结构图如下：

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】

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YOLOv9魔术师专栏

💡💡💡为本专栏订阅者提供创新点改进代码，改进网络结构图，方便paper写作！！！

💡💡💡适用场景：红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景

💡💡💡适用任务：所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等

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包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU优化、block优化&多层特征融合、轻量级网络设计、24年最新顶会改进思路、原创自研paper级创新等

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💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络！！！

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1.YOLOv9原理介绍

论文： 2402.13616.pdf (arxiv.org)

代码：GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information摘要： 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。作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，与其他 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。对比结果如图1所示。

YOLOv9框架图

1.1 YOLOv9框架介绍

YOLOv9各个模型介绍

2.C2f介绍

C2f模块的结构图如下：

C2f模块就是参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。

作用：C2f层是一种特殊的卷积层，用于将不同尺度的特征图融合在一起，以提高目标检测的准确性

3.C2f加入到YOLOv9

3.1 加入到models/block/common.py


class C2f(nn.Module):"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):"""Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups,expansion."""super().__init__()self.c = int(c2 * e)  # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))def forward(self, x):"""Forward pass through C2f layer."""y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):"""Forward pass using split() instead of chunk()."""y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))

3.2修改yolo.py

1）修改def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)

在源码基础上加入C2f

        if m in {Conv, AConv, ConvTranspose, Bottleneck, SPP, SPPF, DWConv, BottleneckCSP, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, SPPCSPC, ADown,RepNCSPELAN4, SPPELAN,C2f}:c1, c2 = ch[f], args[0]if c2 != no:  # if not outputc2 = make_divisible(c2 * gw, 8)args = [c1, c2, *args[1:]]if m in {BottleneckCSP, SPPCSPC,C2f}:args.insert(2, n)  # number of repeatsn = 1