YOLOv9改进，YOLOv9引入EffectiveSE注意力机制，二次创新RepNCSPELAN4结构
摘要
CenterMask是一种种高效的、无锚点的实例分割模型。该模型通过引入一种空间注意力引导的分割（SAG-Mask）分支，提升了实例分割的速度和精度，并可以在实时场景中应用。其中，EffectiveSE 注意机制是该论文所用到模块，用以缓解梯度优化问题，提高网络性能。
理论介绍
EffectiveSE 模块是改进传统 SE 机制的一个关键组件，解决原始 SE 机制在卷积神经网络（CNN）中可能出现的信息丢失问题。原始的 SE 机制通过学习通道间的依赖关系，对通道进行加权，增强特征图。然而，传统SE模块通过两个全连接（FC）层对通道维度进行压缩再扩展，这一过程可能导致部分通道信息的丢失。而 EffectiveSE 模块的改进简化了这一结构，将原本的两个全连接层替换为一个全连接层，从而避免了通道维度的缩减，保留了原始的通道信息。其主要工作流程如下：
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全局平均池化（Global Average
Pooling）：首先对特征图的空间维度（宽度和高度）进行全局平均池化，得到一个描述通道信息的向量。 -
单一全连接层：不同于 SE 模块的“压缩-扩展”机制，EffectiveSE 仅通过一个全连接层处理，从而保留了原始通道的维度大小，避免了信息丢失。
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Sigmoid 激活函数：全连接层输出的通道描述符经过 Sigmoid 激活函数，生成每个通道的权重系数。
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通道重校准：将原始特征图与这些权重系数逐通道相乘，从而强调重要的通道信息，抑制不太重要的通道。
EffectiveSE 模块的整体结构如下图（c）所示，摘自论文。
理论详解可以参考链接：论文地址
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