YOLOv9改进,YOLOv9引入LDConv线性可变形卷积,2024,二次创新RepNCSPELAN4结构
摘要
理论介绍
LDConv(线性可变形卷积)旨在克服标准卷积和可变形卷积的限制。标准卷积使用固定的采样位置,只能提取局部信息,而可变形卷积通过学习偏移量来调整采样网格,但它们仍然使用规则的采样网格。LDConv通过生成初始采样坐标,并根据偏移量调整采样形状,实现任意大小卷积核的特征提取。LDConv 首先生成初始采样坐标,具体步骤如下:
- 根据卷积核参数数量 num_param,计算基数 base_int。
- 使用 torch.meshgrid 函数生成规则卷积核的采样坐标。
- 对规则卷积核的采样坐标进行展平处理。
- 如果存在剩余的参数(即mod_number > 0),生成不规则卷积核的采样坐标。
- 将规则和不规则卷积核的采样坐标合并,形成完整的采样坐标 p_n。
下图摘自论文:
LDConv可以灵活地调整采样形状,完美实现不规则卷积特征的提取,相较于标准卷积和可变形卷积,更加通用和强大。
理论详解可以参考链接:论文地址
代码可在这个链接找到:代码地址
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目录
- 摘要
- 理论介绍
- 🎓一、YOLOv9原始版本代码下载
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- 🍀🍀1.yolov9模型结构图
- 🍀🍀2.环境配置
- 🎓二、LDConv代码
- 🎓三、添加方法
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- 🍀&#