YOLOv9改进策略：卷积魔改 | SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显

💡💡💡本文改进内容：SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。

💡💡💡SPD-Conv在多个数据集验证能够暴力涨点，适合急需要涨点的项目

YOLOv9魔术师专栏

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YOLOv9魔改：注意力机制、检测头、blcok魔改、自研原创等

YOLOv9魔术师

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1.YOLOv9原理介绍

论文： 2402.13616.pdf (arxiv.org)

代码：GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information摘要： 如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。作者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与其他 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。

YOLOv9框架图

1.1 YOLOv9框架介绍

YOLOv9各个模型介绍

2.论文简介

论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf

github：SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub

摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，我们提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块来代替每个卷积步长和每个池化层(因此完全消除了它们)。SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成，可以应用于大多数CNN体系结构。我们从两个最具代表性的计算即使觉任务:目标检测和图像分类来解释这个新设计。然后，我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet，创建了新的CNN架构，并通过经验证明，我们的方法明显优于最先进的深度学习模型，特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。

1.1. SPD- conv

SPD- conv由一个空间到深度(SPD)层和一个非跨步卷积层组成。SPD组件推广了一种(原始)图像转换技术[29]来对CNN内部和整个CNN的特征映射进行下采样：

考虑任意大小为S × S × C1的中间特征映射X，将子特征映射序列切片为：

1.2.Yolov5-SPD网络结构图

只需更换YOLOv5 stride-2卷积层即可得到YOLOv5- SPD，用SPD-Conv构建块取代原有卷积。有7个这样的替换实例，因为YOLOv5在主干中使用5个stride-2卷积层对特征图进行25倍的下采样，在neck使用2个stride-2卷积层。在YOLOv5 neck中，每一次步长卷积后都有一个连接层;这并没有改变我们的方法，我们只是将其保持在SPD和Conv之间。

3.SPD-Conv加入到YOLOv9

3.1新建py文件，路径为models/Conv/SPDConv.py

############## space_to_depth    start  by  AI&CV  AI little monsters #######################################################

import torch
import torch.nn as nn

class space_to_depth(nn.Module):
    # Changing the dimension of the Tensor
    def __init__(self, dimension=1):
        super().__init__()
        self.d = dimension

    def forward(self, x):
        return torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1)

############## space_to_depth    EDN  by  AI&CV  AI little monsters #######################################################

3.2修改yolo.py

1)首先进行引用

from models.conv.SPDConv import space_to_depth

2）修改def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)

在源码基础上加入space_to_depth

        elif m is nn.BatchNorm2d:
            args = [ch[f]]

        elif m is space_to_depth:
            c2 = 4 * ch[f]

3.3 yolov9-c-SPD.yaml

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