YOLOv9改进策略 | SPPF篇 | 利用精度更高的空间金字塔池化FocalModulation替换SPPFELAN

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPFELAN（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPFELAN相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulation能够提升一定的精度，其不影响任何的计算量和参数所以还是可以尝试的(改进起来也比较简单)。

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目录

 一、本文介绍

二、FocalModulation模型原理

2.1 SPP和SPPF回顾

2.2 FocalModulation模型的基本原理

2.2.1 焦点上下文化

2.2.2 门控聚合

2.2.3 逐元素仿射变换

三、FocalModulation的完整代码 

四、手把手教你添加FocalModulation

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四