YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 模拟人类视觉系统依赖上下文信息的下采样方法ContextGuided（包含二次创新RepNCSPELAN）

已于 2024-04-21 20:05:12 修改
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 YOLO 神经网络 YOLOv9 yolov9
于 2024-04-21 20:03:49 首次发布
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本文介绍了YOLOv9改进方法ContextGuidedBlock_Down，该模块模仿人类视觉系统，融合局部、周围及全局上下文信息以提高准确性。文章详细阐述了CGBlock的原理，包括局部特征提取、周围上下文、联合特征和全局上下文的提取，并提供了代码添加指南和训练截图。

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 一、本文介绍

本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准确性，同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同，大家需要注意看章节四进行修改。同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。同时本专栏目前改进基于yolov9.yaml文件，后期如果官方放出轻量化版本，专栏内所有改进也会同步更新，请大家放心。

专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

目录

 一、本文介绍

二、ContextGuidedBlock_Down模块原理

2.1  ContextGuidedBlock_Down的基本原理

2.2  局部特征提取器

2.3  周围上下文提取器

2.4  联合特征提取器

2.5  全局上下文提取器

三、ContextGuided的核心代码

四、 手把手教你添加ContextGuided(注意看此处)

4.1 ContextGuided添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 ContextGuided的yaml文件和训练截图

4.2.1 ContextGuided的yaml版本一(推荐)

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