YOLOv9改进策略 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock二次创新RepNCSPELAN4(全网独家创新)

本文详细介绍了如何利用YOLO-MS的MSBlock模块改进YOLOv9,提升目标检测的多尺度特征表示能力。通过层次化特征融合和异构卷积核选择,MSBlock能在轻量化网络结构中提高mAP精度。作者提供了添加MSBlock的步骤和核心代码,以帮助读者实践这一创新技术。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于RepNCSPELAN中组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,包括多个类别的数据集,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种十分高效的模块,该网络结构非常适合那些模型精度已经无法提到,想要从轻量化模型的角度入手的读者使用,同时该机制包含二次创新的机会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。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!

 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、MSBlock

2.1  MSBlock的基本原理

2.2 多尺度特征表示

2.3 层次化特征融合

2.4 异构卷积核选择

三、MSBlock的核心代码

 四、手把手教你添加MSBlock机制

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

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