论文介绍ContraNorm提出背景：过平滑是图神经网络（GNNs）和Transformer中普遍存在的一种现象，随着层数的增加，性能会恶化。现有方法多从表征完全收敛到单一点的视角来刻画过平滑，但论文深入到一个更一般的维度坍缩视角，其中表征位于一个狭窄的锥体中。ContraNorm的提出：受对比学习

项目完整源码与模型源码：项目完整源码及教程-点我下载数据集：学生上课状态检测数据集-点我下载基于YOLOv9的线下课堂学生上课状态识别检测系统项目简介在现代教育环境中，教师对于学生在课堂上的状态监控需求日益增加。传统的监控方式往往依赖于人工观察，不仅效率低下，而且难

YOLOv9分割改进前训练结果：YOLOv9分割改进后训练结果：摘要卷积神经网络（ConvNets）通常在固定的资源预算下开发，然后在有更多资源时进行扩展以提高准确性。在本文中，我们系统地研究了模型扩展，并发现仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，提出

摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本

摘要：河道漂浮物检测识别是指利用技术手段自动识别河流、湖泊等水体表面的漂浮垃圾或物体的过程。随着环境保护意识的增强和技术的进步，河道漂浮物检测已经成为水环境保护和管理的重要组成部分。这项技术的应用可以帮助及时发现污染源，采取措施清理漂浮物，从而保护水资源和生态环

一、本文介绍本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（GroundTruth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-I

一、本文介绍本文记录的是利用GnConv优化YOLOv9的目标检测方法研究。YOLOv9在进行目标检测时，需要对不同层次的特征进行融合。GnConv可以考虑更高阶的空间交互，能够更好地捕捉特征之间的复杂关系，从而增强特征融合的效果，提高模型对目标的检测能力。文章目录一、本文介绍二

摘要轻量级视觉变换器（ViTs）在资源受限的移动设备上表现出优越的性能和较低的延迟，相比之下轻量级卷积神经网络（CNNs）稍显逊色。研究人员发现了许多轻量级ViTs和轻量级CNNs之间的结构联系。然而，它们在块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。在本研究中

一、本文介绍本文记录的是利用SCConv优化YOLOv9的目标检测网络模型。深度神经网络中存在大量冗余，不仅在密集模型参数中，而且在特征图的空间和通道维度中。SCConv模块通过联合减少卷积层中空间和通道的冗余，有效地限制了特征冗余，本文利用SCConv模块改进YOLOv9，提高了模型的性能

一、本文介绍本文记录的是利用DySample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进行上采样可能无法有效地捕捉特征的细节和语义信息，从而影响模型在密集预测任务中的性能。DySample通过动态采样的方式进行上采样，能够更好地处理特征的

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

前言引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相

创建虚拟环境condaactivateyolov9-npython=3.8condaacitivateyolov9condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidiapipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据准备在主文件夹

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA

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、

AutodL训练yolov9全过程1、租借Autodl服务器：AutoDL算力云|弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL选择环境，直接选择镜像，yolov9官方2、创建完成：点击Jupyterlab进入服务器，到这里服务器租用完成2、下载yolov9官网代码：https://github.com/WongKinYiu/yolov93、进入服务器，上

摘要在深度学习和计算机视觉领域，YoloV9以其卓越的目标检测性能赢得了广泛的关注与应用。为了进一步提升YoloV9的识别精度和鲁棒性，我们创新性地在其核心组件——RepNBottleneck模块中引入了迭代注意力特征融合（iAFF）模块。这一改进不仅实现了显著的涨点效果，还展现了在复杂场景

前言卷积神经网络在许多计算机视觉任务中取得了显著成功，例如图像分类和目标检测。然而，在图像分辨率较低或目标较小的更困难任务中，它们的性能会迅速下降。在本文中，指出这根源于现有CNN架构中一个常见但有缺陷的设计，即使用了步幅卷积和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失以

往期精品导航基于YOLOv9的脑肿瘤区域检测智慧课堂基于YOLOv8的学生上课行为检测基于YOLOv9+pyside的安检仪x光危险物物品检测（有ui）基于YOLOv9的PCB板缺陷检测基于YOLOv9的线路绝缘子缺陷检测【python源码+UI界面+数据集+模型+语音报警+安装说明】基于YOLOv9的道路状况检测【

本文来自公众号“AI大道理”当前的深度学习方法关注的是如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近地面的真实情况。同时，必须设计一个适当的体系结构，以方便获取足够的预测信息。现有方法忽略了一个事实，即输入数据在逐层进行特征提取和空间变换时，会丢失大量的信息。

引言目标检测技术是计算机视觉领域的核心任务之一，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型凭借其高效的检测速度和准确率成为了业界的宠儿。本文将详细对比YOLOv10、YOLOv9和YOLOv8在实际视频中的表现，探讨它们在性能、速度和实际应用中的差异，为读者提供选择适合自身项目的YOLO模型

本文将使用YOLOv10的部分自注意力模块PSA进行YOLOv9改进实践，文中含全部代码和详细修改内容。目录一YOLOv101PSA2可视化