《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新（更新日期24.3.28）：
【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
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💡💡💡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
💡💡💡全网独家首发创新，【自研多个自研模块】，【多创新点组合适合paper 】！！！
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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 ！！！
💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！
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目录如下：
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☁️☁️☁️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
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☁️☁️☁️原创自研模块
🏆🏆🏆多组合点优化
💡💡💡注意力机制
1.EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力
2. CoordAttention，效果秒杀CBAM、SE
3.通道注意力和空间注意力CBAM | GAM超越CBAM，不计成本提高精度
4. 极化自注意力Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
5.SimAM（无参Attention），效果秒杀CBAM、SE
6.归一化的注意力模块（NAM）
7.双重注意力机制DoubleAttention
8.SKAttention注意力效果优于SENet
9.用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation
10. 动态稀疏注意力的双层路由方法BiLevelRoutingAttention | CVPR2023
11.二阶通道注意力机制(Second-order Channel Attention,SOCA)，实现单图超分效果
🍅🍅🍅卷积魔改
1.AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv
2.分布移位卷积（DSConv）,提高卷积层的内存效率和速度
3. SCConv：空间和通道重建卷积，即插即用，助力检测 | CVPR2023
4.SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
5.PConv减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征 |CVPR2023 FasterNet
6.DCNv2升级版本，助力检测
✨✨✨block&多尺度融合结合
1.ECVBlock即插即用的多尺度融合模块，助力小目标涨点
2.分层特征融合策略MSBlock
3.AIFI (尺度内特征交互）助力YOLO
4.DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等
5.SEAM提升小目标遮挡物性能
6.Transformer架构ConvNeXt 网络在检测中大放异彩
💡💡💡损失&IOU优化
1.官方支持GIoU, DIoU, CIoU, MDPIoU
2.Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU
3.Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
🌟🌟🌟上下采样优化
1.一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD
2.超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE
🌰 🌰 🌰SPPELAN & RepNCSPELAN4优化
1.新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPELAN
2.DilatedReparamBlock结合RepNCSPELAN4二次创新 | CVPR2024
🚀🚀🚀小目标性能提升
1. 动态稀疏注意力的双层路由方法BiLevelRoutingAttention | CVPR2023
2.二阶通道注意力机制(Second-order Channel Attention,SOCA)，实现单图超分效果
3.用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation
4.SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
5. ECVBlock即插即用的多尺度融合模块，助力小目标涨点
6.分层特征融合策略MSBlock
7.AIFI (尺度内特征交互）助力YOLO
8.SEAM提升小目标遮挡物性能
9.Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
10.超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE
⭐ ⭐ ⭐前沿论文分享
1.YOLOv9 for Fracture Detection in PediatricWrist Trauma X-ray Images
☁️☁️☁️训练实战篇
1.YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）
2.YOLOv9如何提高检测精度（NEU-DET为案列）
