YOLOv9全网最新改进系列：YOLOv9+Slim Neck，有效提升小目标检测效果！

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一、Slim Neck概述

1.1 Slim Neck结构图

贡献：作者提出了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式Slim Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。
实验过程中，与原始网络相比，改进方法获得了最优秀的检测结果。
实验结果如图：

二、YOLOv9+Slim Neck

2.1 修改YAML文件

2.2 新建SwinTransformer.py

核心代码示例如下：

class GSConv(nn.Module):
    # GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True):
        super().__init__()
        c_ = c2 // 2
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k, s, None, g, 1,  act)
        self.cv2 = Conv(c_, c_, 5, 1, None, c_, 1 , act)
 
    def forward(self, x):
        x1 = self.cv1(x)
        x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1)
        # shuffle
        # y = x2.reshape(x2.shape[0], 2, x2.shape[1] // 2, x2.shape[2], x2.shape[3])
        # y = y.permute(0, 2, 1, 3, 4)
        # return y.reshape(y.shape[0], -1, y.shape[3], y.shape[4])
 
        b, n, h, w = x2.data.size()
        b_n = b * n // 2
        y = x2.reshape(b_n, 2, h * w)
        y = y.permute(1, 0, 2)
        y = y.reshape(2, -1, n // 2, h, w)
 
        return torch.cat((y[0], y[1]), 1)
 
class GSConvns(GSConv):
    # GSConv with a normative-shuffle https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True):
        super().__init__(c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True)
        c_ = c2 // 2
        self.shuf = nn.Conv2d(c_ * 2, c2, 1, 1, 0, bias=False)
 
    def forward(self, x):
        x1 = self.cv1(x)
        x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1)
        # normative-shuffle, TRT supported
        return nn.ReLU(self.shuf(x2))
 
 
class GSBottleneck(nn.Module):
    # GS Bottleneck https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv
    def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, e=0.5):
        super().__init__()
        c_ = int(c2*e)
        # for lighting
        self.conv_lighting = nn.Sequential(
            GSConv(c1, c_, 1, 1),
            GSConv(c_, c2, 3, 1, act=False))
        self.shortcut = Conv(c1, c2, 1, 1, act=False)
 
    def forward(self, x):
        return self.conv_lighting(x) + self.shortcut(x)
 
 
class DWConv(Conv):
    # Depth-wise convolution class
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
        super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act)
 
 

 
 
class VoVGSCSP(nn.Module):
    # VoVGSCSP module with GSBottleneck
    def __init__(self, cx, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        # self.gc1 = GSConv(c_, c_, 1, 1)
        # self.gc2 = GSConv(c_, c_, 1, 1)
        # self.gsb = GSBottleneck(c_, c_, 1, 1)
        self.gsb = nn.Sequential(*(GSBottleneck(c_, c_, e=1.0) for _ in range(n)))
        self.res = Conv(c_, c_, 3, 1, act=False)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  #
 
 
    def forward(self, x):
        x1 = self.gsb(self.cv1(x))
        y = self.cv2(x)
        return self.cv3(torch.cat((y, x1), dim=1))
 
 
class VoVGSCSPC(VoVGSCSP):
    # cheap VoVGSCSP module with GSBottleneck
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        super().__init__(c1, c2)
        c_ = int(c2 * 0.5)  # hidden channels
        self.gsb = GSBottleneckC(c_, c_, 1, 1)
 


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2.3 修改tasks.py

2.3.1 导包

from ultralytics.nn. SlimNeck import VoVGSCSP, VoVGSCSPC
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2.3.2 注册(包含很多改进，不需要的可删)

三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py
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改完收工！
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