YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C3结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv5中的C3，GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度，同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本（参数量V5n下降25w，计算量为3.6GFLOPs），另一种是参数量稍多一些但是效果要不参数量低的效果要好一些（均为我个人整理），提供两种版本是为了适配不同需求的读者，具体选择那种大家可以根据自身的需求来选择即可，文章中我都均已提供，同时本文的结构存在大量的二次创新机会，后面我也会提供。

专栏目录：YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、GELAN的原理

2.1 Generalized ELAN

2.2 Generalized ELAN结构图

三、核心代码 

四、手把手教你添加GELAN机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、GELAN的yaml文件和运行记录