摘要

🔥🚀本專欄教你如何嗨翻Yolov9！🚀🔥

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第一篇：論文翻譯

YOLOv9：使用可編程梯度信息學習您想學習的內容

第二篇：YoloV9實戰：從Labelme到訓練、驗證、測試、模塊解析

YoloV9實戰：從Labelme到訓練、驗證、測試、模塊解析

第三篇：YoloV9改進策略：注意力改進|BackBone改進|自研全新的Mamba注意力|即插即用，簡單易懂|附結構圖|檢測、分割、關鍵點均適用（獨家原創，全世界首發）

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第四篇：YoloV9改進策略：注意力改進|Neck改進|自研全新的Mamba注意力|即插即用，簡單易懂|附結構圖|檢測、分割、關鍵點均適用（獨家原創，全世界首發）

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第五篇：YoloV9改進策略：Block改進|改進HCF-Net|附結構圖|多種改進方法（獨家改進）

YoloV9改進策略：Block改進|改進HCF-Net|附結構圖|多種改進方法（獨家改進）

第六篇：YoloV9改進策略：下采樣改進|自研下采樣模塊（獨家改進）|瘋狂漲點|附結構圖

YoloV9改進策略：下采樣改進|自研下采樣模塊（獨家改進）|瘋狂漲點|附結構圖

第七篇：YoloV9改進策略：上采樣改進|動態上采樣|輕量高效，即插即用(適用于分類、分割、檢測等多種場景)

YoloV9改進策略：上采樣改進|動態上采樣|輕量高效，即插即用(適用于分類、分割、檢測等多種場景)

第八篇：YoloV9改進策略：Block改進|改進HCF-Net的PPA模塊|附結構圖|（獨家改進，全網首發）

YoloV9改進策略：Block改進|改進HCF-Net的PPA模塊|附結構圖|（獨家改進，全網首發）

第九篇：YoloV9改進策略：Block改進|PromptIR（NIPS‘2023）樣|輕量高效，即插即用(適用于分類、分割、檢測等多種場景)

YoloV9改進策略：Block改進|PromptIR（NIPS‘2023）樣|輕量高效，即插即用(適用于分類、分割、檢測等多種場景)