一、本文介绍本文记录的是利用CARAFE上采样对YOLOv9的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv9采用传统的最近邻插值的方法，仅考虑子像素邻域，无法捕获密集预测任务所需的丰富语义信息，从而影响模型在密集预测任务中的性能。CARAFE通过在大感受野内聚合信息、能够实时适应实例特定

一、本文介绍本文记录的是基于PSA注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。PSA模块通过极化滤波和增强设计，提高了内部分辨率，并增强非线性拟合，从而能够提升像素级回归任务的性能。本文将其应用到YOLOv9的检测任务中，使模型能够更好地捕捉图像中的细节信息，以实现目标检测任务中准

一、本文介绍本文记录的是基于GAM注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。GAM注意力模块通过3D排列和重新设计的子模块，能够在通道和空间方面保留信息，避免了先前方法中由于信息减少和维度分离而导致的全局空间-通道交互丢失的问题。本文利用GAM改进YOLOv9，以增强模型的跨维

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、