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摘要

在深度学习与计算机视觉领域，YoloV9作为实时目标检测算法的代表，以其卓越的性能和效率赢得了广泛认可。然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV9的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。这些改进不仅显著提升了YoloV9的性能，还为其在复杂场景下的应用提供了更强大的支持。

下采样模块的革新

该模块结合了卷积层和最大池化层来生成具有较低维度的扩展特征图，同时考虑了计算成本的优化。以下是该下采样模块的详细总结：

1. 卷积层和最大池化层：

   • 卷积层：使用$3\times$