💡💡💡本文改进内容：Transformer架构 ConvNeXt 网络在图像分类和识别、分割领域大放异彩，同时对比 Swin-T 模型，在多种任务中其模型的大小和准确率均有一些提升，模型的 FLOPs 较大的减小且 Acc 有部分提高。

💡💡💡将此Transformer ConvNeXt 网络引入到YOLOv9，在NEU-DET将近涨点2个点。

yolov9-c-ConvNextBlock summary: 969 layers, 53137988 parameters, 53137956 gradients, 240.6 GFLOPs

 改进结构图如下：

YOLOv9魔术师专栏

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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.ConvNeXt 简介

《A ConvNet for the 2020s》
论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545
pytorch代码：GitHub - facebookresearch/ConvNeXt: Code release for ConvNeXt model
 

ConvNeXts完全由标准ConvNet模块构建，在精度和可扩展性方面与transformer竞争，实现了87.8%的ImageNet top-1精度，在COCO检测和ADE20K分割方面优于Swin transformer，同时保持了标准ConvNets的简单性和效率。

 

3.ConvNeXt 加入到YOLOv9

3.1新建py文件，路径为models/block/ConvNeXt.py

后续开源

3.2修改yolo.py

1)首先进行引用

from models.block.ConvNext import ConvNextBlock

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

在源码基础上加入ConvNextBlock

        if m in {
            Conv, AConv, ConvTranspose, 
            Bottleneck, SPP, SPPF, DWConv, BottleneckCSP, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, SPPCSPC, ADown,
            RepNCSPELAN4, SPPELAN,ConvNextBlock}:
            c1, c2 = ch[f], args[0]
            if c2 != no:  # if not output
                c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)

            args = [c1, c2, *args[1:]]

3.3 yolov9-c-ConvNextBlock.yaml

# YOLOv9
 
# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()
 
# anchors
anchors: 3
 
# YOLOv9 backbone
backbone:
  [
   [-1, 1, Silence, []],  
   
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2
 
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4
 
   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3
 
   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5
 
   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7
 
   # avg-conv down
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9
   
   [-1, 1, ConvNextBlock, [512, 512, 9, 7]],  # 10
  ]
 
# YOLOv9 head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 11
 
   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 14
 
   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 17 (P3/8-small)
 
   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [256]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 20 (P4/16-medium)
 
   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, ADown, [512]],
   [[-1, 11], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 23 (P5/32-large)
   
   
   # multi-level reversible auxiliary branch
   
   # routing
   [5, 1, CBLinear, [[256]]], # 24
   [7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 25
   [9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 26
   
   # conv down
   [0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 27-P1/2
 
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 28-P2/4
 
   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 29
 
   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [256]],  # 30-P3/8
   [[24, 25, 26, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 31  
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 32
 
   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 33-P4/16
   [[25, 26, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 34 
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 35
 
   # avg-conv down fuse
   [-1, 1, ADown, [512]],  # 36-P5/32
   [[26, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 37
 
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 38
   
   
   
   # detection head
 
   # detect
   [[32, 35, 38, 17, 20, 23], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
  ]

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