YOLOv9全网首发优化：图像去噪 | Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力 | AAAI2025

最新推荐文章于 2025-02-08 09:49:08 发布
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分类专栏： YOLOv9魔术师 文章标签： transformer 深度学习 人工智能 YOLO 目标检测 计算机视觉
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💡💡💡  提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。

💡💡💡如何使用：1）结合C2f二次创新使用；

💡💡💡亮点包括： 1. 提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2. 引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3. 在多个真实世界的图像去噪数据集上进行了广泛的实验，并且与当前最先进的SSID方法相比具有更好的性能；

 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合</

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yolov9训练自己的数据集
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image_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\VOCdevkit\images\train' # 图像文件目录。label_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\VOCdevkit\labels\train' # 标签文件目录。# 按照 80% 训练集，10% 验证集，10% 测试集的比例划分数据集。# 调整验证集比例，确保验证集和测试集的比例正确。# 按比例划分训练集和验证集（以及可选的测试集）# 按调整后的比例划分验证集和测试集。
基于YOLOv9训练自己的数据集
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并cd到torch和torchvision的下载目录并通过pip install 下载。这里的yaml文件和路径等需要根据自己的数据集进行修改。打开setting设置自己的虚拟环境。将压缩包放到自己的目标目录解压。配置虚拟环境的工程依赖。
YOLOv10优化：图像去噪 | Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力 | AAAI2025
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YOLO11优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
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YOLOv8优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
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一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
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此时我们安装的只是基础的CPU状态，如果需要使用GPU训练，需要在pytorch中找到适合自己的cuda版本的torch口令然后下载。（我用的原博主的，因为我自己选的有问题hhh）一般按照上面操作，环境就配好了。数据集百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1QktBnMcDdsQaT6JQXBjNPA。我这里租用的是云服务器，因此要配置一些环境（如果是拿自己电脑训练的话，就可以跳过环境配置）。新建my_data.yaml，内容如下：path改为自己的datasets位置。
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