YOLOv9改进策略：block优化 | SEAM提升小目标遮挡物性能

💡💡💡本文改进内容：SEAM提升小目标遮挡物性能，在多个数据集得到很好的验证

改进结构图如下：

YOLOv9魔术师专栏

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包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU优化、block优化&多层特征融合、轻量级网络设计、24年最新顶会改进思路、原创自研paper级创新等

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YOLOv9魔改：注意力机制、检测头、blcok魔改、自研原创等

YOLOv9魔术师

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💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

1.YOLOv9原理介绍

论文： 2402.13616.pdf (arxiv.org)

代码：GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information摘要： 如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。作者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与其他 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。

YOLOv9框架图

1.1 YOLOv9框架介绍

YOLOv9各个模型介绍

2.遮挡物检测简介

不同的目标检测应用场景有不同的检测难点，小目标、多尺度以及背景复杂等问题，被遮挡的物体仍然是最先进的物体检测器面临的挑战。本文尝试解决待测目标相互遮挡带来的检测困难，对于人脸遮挡提出了一个名为 SEAM 的注意力模块并引入了排斥损失来解决它，引入了分离和增强注意力模块来增强Neck层输出部分后被遮挡人脸的响应能力。

2.1 Separated and Enhancement Attention Module (SEAM)

即不同人脸之间的遮挡，以及其他物体对人脸的遮挡。前者使得检测精度对 NMS 阈值非常敏感，从而导致漏检。作者使用排斥损失进行人脸检测，它惩罚预测框转移到其他真实目标，并要求每个预测框远离具有不同指定目标的其他预测框，以使检测结果对 NMS 不太敏感。后者导致特征消失导致定位不准确，设计了注意力模块 SEAM 来增强人脸特征的学习。

SEAM的第一部分是带有残差连接的深度可分离卷积。深度可分离卷积是逐个深度操作的，即逐个通道分离卷积。深度可分离卷积虽然可以学习不同通道的重要性并减少参数量，但它忽略了通道之间的信息关系。

为了弥补这种损失，不同深度卷积的输出随后通过逐点卷积进行组合。然后用一个两层的全连接网络来融合每个通道的信息，这样网络就可以加强所有通道之间的连接。

3.SEAM加入到YOLOv9

3.1新建py文件，路径为models/block/SEAM.py

后续开放

3.2修改yolo.py

1)首先进行引用

from models.block.SEAM import SEAM

2）修改def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)

在源码基础上加入SEAM

        n = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n  # depth gain
        if m in {
            Conv, AConv, ConvTranspose, 
            Bottleneck, SPP, SPPF, DWConv, BottleneckCSP, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, SPPCSPC, ADown,
            RepNCSPELAN4, SPPELAN,SEAM}:
            c1, c2 = ch[f], args[0]
            if c2 != no:  # if not output
                c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)

            args = [c1, c2, *args[1:]]
            if m in {BottleneckCSP, SPPCSPC}:
                args.insert(2, n)  # number of repeats
                n = 1
        elif m is nn.BatchNorm2d:
            args = [ch[f]]