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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。
本项目持续更新 | 最新更新时间:2024年3月23日 | 本周更新文章6篇
- YOLOv9有效提点|加入SE、CBAM、ECA、SimAM等几十种注意力机制(一)
- YOLOv9有效提点|加入BAM、CloFormer、Reversible Column Networks、Lskblock等几十种注意力机制(二)
- YOLOv9有效提点|加入BiFormer、SEA、EMA、Efficient se等几十种注意力机制(三)
- YOLOv9有效提点|加入SGE、Ge、Global Context、GAM等几十种注意力机制(四)
- YOLOv9有效提点|加入MobileViT 、SK 、Double Attention Networks、CoTAttention等几十种注意力机制(五)
- YOLOv9有效改进|CVPR2023即插即用的到残差注意力机制iRMB
- YOLOv9独家改进|使用AKConv改进RepNCSPELAN4
- YOLOv9有效改进|使用空间和通道重建卷积SCConv改进RepNCSPELAN4
- YOLOv9独家改进|动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution与RepNCSPELAN4融合
- YOLOv9独家改进|动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution与空间和通道重建卷积SCConv与RepNCSPELAN4融合
- YOLOv9独家改进|使用HWD(小波下采样)模块改进ADown
- 以SE注意力机制为例与C3融合,并加入YOLOv9
- 以SE注意力机制为例与C2f融合,并加入YOLOv9
- YOLOv9有效改进|使用iRMB与RepNCSPELAN4融合
- YOLOv9|加入2023Gold YOLO中的GD机制!遥遥领先!
- 更新Bifpn加权双向特征融合
- 加入P2检测头[未开源]
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