yolov9引入sam

集成 SAM 模块至 YOLOv9 的方法
为了提升YOLOv9的目标检测能力，在模型中加入语义注意力机制(Semantic Attention Module, SAM)，可以显著增强特征表达的能力，从而提高检测精度[^1]。
1. 修改 Backbone 结构
在YOLOv9的骨干网络(Backbone)部分适当位置插入SAM层。通常建议将其放置于最后几个卷积层之后，以便更好地捕捉高层语义信息并施加注意权重。这有助于突出重要区域的同时抑制无关背景干扰项的影响。
import torch.nn as nn

class SemanticAttentionModule(nn.Module):
def __init__(self, channel):
super(SemanticAttentionModule, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(channel, 1, kernel_size=1)

def forward(self, x):
attention_map = torch.sigmoid(self.conv(x))
return x * attention_map.expand_as(x)

# Assuming backbone is a pre-defined CNN structure of YOLOv9.
backbone.add_module('sam_layer', SemanticAttentionModule(backbone.out_channels))
登录后复制
2. 调整 Neck 组件配置
如果存在Neck组件，则可以在FPN(PANet等)结构中的每个尺度分支处应用相同的SAM操作。这样做可以使不同层次的空间特性得到更有效的利用，进一步优化多尺度物体识别的效果。
for i in range(len(neck)):
neck[i].add_module(f'sam_{i}', SemanticAttentionModule(neck[i][-1].out_channels))
登录后复制
3. 训练策略调整
引入新的模块可能会改变原有训练过程中的收敛行为。因此推荐采用渐进式的迁移学习方式——先冻结除新添加外的所有参数进行初步微调；待稳定后再逐步解冻更多层参与联合更新。此外还可以考虑增加正则化手段来防止过拟合现象的发生。
通过上述改动，YOLOv9能够在保持原有优势的基础上获得更强健稳定的性能表现，特别是在处理复杂场景下的细粒度分类任务时更具竞争力[^2]。