目标检测-yolov9之ADown降采样模块

论文链接： YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient

代码链接：GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information

YOLOv9网络结构图

ADown详细介绍

YOLOv9中的ADown模块是一种用于目标检测任务中的下采样操作的卷积块。在深度学习模型中，下采样（downsampling）是减少特征图空间维度的常用技术，它有助于模型在更高层次上捕捉图像的特征，同时减少计算量。ADown模块的设计旨在以一种高效且对性能影响较小的方式进行这一操作。

ADown模块的主要特点：

轻量化设计：ADown模块通过减少参数量来降低模型的复杂度，这有助于提高模型的运行效率，尤其是在资源受限的环境中。
保持信息：尽管ADown旨在降低特征图的空间分辨率，但其设计也注重保留尽可能多的图像信息，以便于模型能够更准确地进行目标检测。
可学习能力：ADown模块被设计为具有一定的可学习能力，这意味着它可以根据不同的数据场景进行调整，以优化其性能。
改进的精度：根据一些资料，使用ADown模块不仅可以减少模型的大小，还可以提高目标检测的精度。
灵活性：ADown模块可以集成到YOLOv9的backbone和head中，提供多个配置选项以适应不同的改进方法。
与其他技术的结合：ADown模块可以与其他改进技术结合使用，例如HWD（小波下采样）模块，以进一步提升性能5。

ADown模块的应用：

ADown模块在YOLOv9中的使用示例可以在其配置文件中找到，它被用于替换传统的下采样操作，如Conv模块。在backbone中，ADown可以用于在特征图的不同层之间进行下采样，而在head部分，它可以帮助进一步细化特征图的分辨率，以便于更精确的目标检测。

实现细节：

ADown模块的具体实现可能包括以下步骤：

卷积操作：使用卷积层来提取特征图中的有用信息。
步幅调整：通过调整卷积层的步幅（stride），减少特征图的空间维度。
参数优化：优化卷积层中的参数数量，以减少模型的复杂度。

性能提升：

通过在YOLOv9中引入ADown模块，可以实现参数量的显著下降，同时保持或甚至提升目标检测的精度。例如，在YOLOv8的改进中，将ADown添加到backbone和head处，可以提供多个配置选项以适应不同的改进方法，这有助于实现更高的性能32。

结论：

ADown模块是YOLOv9中的一个创新点，它通过轻量化设计和灵活性，为实时目标检测模型提供了一个有效的下采样解决方案。随着目标检测技术的发展，ADown模块及其衍生技术可能会成为未来模型设计中的一个重要组成部分

ADown网络结构图

代码

class ADown(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2):  # ch_in, ch_out, shortcut, kernels, groups, expand
        super().__init__()
        self.c = c2 // 2
        self.cv1 = Conv(c1 // 2, self.c, 3, 2, 1)
        self.cv2 = Conv(c1 // 2, self.c, 1, 1, 0)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.avg_pool2d(x, 2, 1, 0, False, True)
        x1,x2 = x.chunk(2, 1)
        x1 = self.cv1(x1)
        x2 = torch.nn.functional.max_pool2d(x2, 3, 2, 1)
        x2 = self.cv2(x2)
        return torch.cat((x1, x2), 1)

实测在YOLOv8中有提点