YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合DSConv卷积，适合目标检测、分割任务
前言
精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。在这项工作中，注意到管状结构的特殊特征，并利用这一知识来引导 DSCNet 在三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。首先，提出了一种动态蛇形卷积，通过自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构，来准确捕捉管状结构的特征。随后，提出了一种多视角特征融合策略，在特征融合期间从多个角度补充对特征的关注，确保从不同全局形态中保留重要信息。最后，提出新的基于持续同调的连续性约束损失函数，以更好地约束分割的拓扑连续性。
DSConv理论详解可以参考链接：论文地址
DSConv代码可在这个链接找到：代码地址
下文都是手把手教程，跟着操作即可添加成功
目录
- 前言
- 🎓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、检测头代码
- 🎓三、添加方法
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- 🍀🍀1.在modules目录下添加第二章的代码
- 🍀🍀2.在__init__.py文件进行导入
- 🍀🍀3.在yolo.py文件进行注册
- 🎓四、yaml文件修改
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- 🍀🍀1.目标检测
- 🍀🍀2.分割网络