YoloV9改进策略：BackBone改进|EfficientFormerV2在YoloV9中的创新应用，精度与效率的完美平衡
摘要
在追求高效且高精度的目标检测领域，YoloV9凭借其卓越的性能和广泛的应用基础，一直是研究者和开发者们的首选框架之一。然而，随着应用场景的不断拓展，对模型尺寸和推理速度的要求也日益严苛。为了进一步提升YoloV9的效能，我们创新性地引入了EfficientFormerV2模块，作为YoloV9主干网络的替代方案，实现了在保持原有检测精度的同时，大幅度降低模型参数量的显著成果。
核心优势概述：
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极致轻量化设计：EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细粒度的联合搜索策略，实现了与MobileNet相当的模型尺寸，极大地减少了模型参数，使得YoloV9在边缘计算和移动设备上的部署变得更加轻松高效。
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性能与效率的完美平衡：在替换YoloV9的主干网络后，EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度，还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术，进一步提升了模型的推理速度，为用户带来更加流畅的使用体验。
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广泛的应用潜力：得益于EfficientFormerV2的出色表现，改进后的YoloV9在实时目标检测、视频监控、自动驾驶等多个领域展现