YOLOv9 cfg文件修改：models/detect/yolov9-s.yaml定制教程

你是不是也在用YOLOv9做目标检测？有没有遇到这样的问题：默认的yolov9-s.yaml模型结构不适合你的任务，想改又不知道从哪下手？别急，这篇教程就是为你准备的。

我们基于官方YOLOv9镜像环境，手把手带你搞懂models/detect/yolov9-s.yaml这个配置文件到底怎么改。不管你是想调整网络深度、修改通道数，还是自定义检测头，这篇文章都能让你看明白、改得动、跑得通。

1. 理解YOLOv9的cfg文件结构

1.1 yaml文件是干什么的？

在YOLO系列中，.yaml文件就是模型的“设计图纸”。它不包含任何权重，只定义了：

模型有多少层
每一层是什么类型（卷积、上采样、拼接等）
层与层之间怎么连接
每个模块的参数（比如卷积核大小、步长）

打开models/detect/yolov9-s.yaml，你会看到三个主要部分：nc、depth_multiple、width_multiple和backbone。

1.2 关键参数解析

nc: 80 # 类别数量，COCO数据集是80类 depth_multiple: 0.33 # 控制网络深度的缩放因子 width_multiple: 0.50 # 控制网络宽度（通道数）的缩放因子

这两个multiple参数是YOLOv9轻量化的关键。它们不会直接决定每层的参数，而是在构建网络时动态调整重复次数和通道数。

举个例子：

如果某个模块原本要堆3个CSP层，depth_multiple=0.33后就变成3 * 0.33 ≈ 1层
原本64通道的卷积，width_multiple=0.5后变成64 * 0.5 = 32通道

所以改模型不能只盯着数字，得理解它是怎么被缩放的。

2. 修改backbone：从输入到特征提取

2.1 backbone结构拆解

backbone部分定义了从输入图像到多尺度特征图的整个前向路径。我们来看yolov9-s.yaml中的第一段：

backbone: [[-1, 1, Silence, []]] [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]] # 0-P1/2

每一行都是一个列表，格式为：[from, number, module, args]

-1表示从上一层输出取数据
1表示这个模块重复1次
Conv是模块类型
[64, 3, 2]是传给Conv的参数：输出通道64，卷积核3x3，步长2

2.2 如何自定义输入层？

假设你想把输入通道从3改成1（比如灰度图），可以这样改：

[[-1, 1, Conv, [64, 3, 2, 1]]] # 最后加个1表示输入通道为1

或者更明确地写成：

[[-1, 1, Conv, [64, 3, 2, [1, 64, 3, 3]]]] # 显式指定输入通道

但更推荐的做法是在代码里处理，保持yaml通用性。

2.3 调整特征提取深度

如果你想让模型更“深”一点，可以在某个CSP模块增加重复次数。比如这行：

[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 3, True]]

最后一个3表示内部有3个分支。你可以试着改成4，但要注意depth_multiple会再对它缩放。

建议：如果想显著加深网络，先调大depth_multiple，比如从0.33→0.5，而不是手动改每个模块。

3. 定制neck：特征融合与增强

3.1 PAN结构详解

YOLOv9的neck用了改进的PAN（Path Aggregation Network）结构，特点是双向特征融合。

看这段：

[-1, 1, MPConvLayer, [256]] [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] [-1, 1, RepNCSPStage, [512, 1]]

MPConvLayer是下采样模块
RepNCSPStage是可重参数化的CSP块，提升推理速度

如果你想减少计算量，可以把RepNCSPStage的重复次数从1改成0，或者删掉整块。

3.2 修改上采样方式

默认用的是普通上采样+卷积。如果你想换成CARAFE或PixelShuffle，可以这样改：

[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'carafe']] # 需要在代码中支持

但注意：YOLOv9官方代码可能不支持这些操作，你需要提前扩展common.py里的模块列表。

稳妥做法：保持原结构，只调整通道数。比如把[512, 1]改成[384, 1]来减小宽度。

4. 自定义head：检测头调整

4.1 head结构分析

head部分负责最终的分类和回归预测：

head: [[-1, 1, TEELayer, [512, 256]]] [[-1, 1, nn.Sequential, [RegDecoupledHead(), ClassDecoupledHead()]]]

TEELayer是特征增强模块
RegDecoupledHead和ClassDecoupledHead是解耦的回归与分类头

这是YOLOv9的关键创新之一——解耦头能提升小目标检测效果。

4.2 如何修改输出头？

如果你的任务类别很少（比如只有5类），可以考虑简化head：

[[-1, 1, nn.Sequential, [RegDecoupledHead(channels=[256]*3), ClassDecoupledHead(channels=[256]*3, num_classes=5)]]]

重点是显式指定num_classes，避免依赖全局nc。

4.3 添加额外后处理

想在head里加个注意力机制？比如SE模块：

[-1, 1, SEBlock, [256]] # 在head开头插入

前提是你已经在models/common.py里注册了SEBlock类，并确保它接受[in_channels]作为参数。

5. 实战：定制一个轻量化版本

5.1 目标设定

我们想做一个比yolov9-s更小的模型，用于边缘设备部署：

输入尺寸：640x640
参数量 < 5M
推理速度 < 10ms（T4 GPU）

5.2 修改策略

创建新文件yolov9-tiny.yaml：

nc: 80 depth_multiple: 0.25 # 更浅 width_multiple: 0.25 # 更窄 backbone: [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2]]] # 64->32 [-1, 1, RepNCSPELAN4, [128, 64, 32, 2, True]] # 减少分支 head: [[-1, 1, TEELayer, [256, 128]]] # 降通道 [[-1, 1, nn.Sequential, [RegDecoupledHead([128]*3), ClassDecoupledHead([128]*3)]]]

5.3 训练验证

使用镜像环境训练：

python train_dual.py \ --cfg models/detect/yolov9-tiny.yaml \ --weights '' \ --data data.yaml \ --batch 128 \ --img 640 \ --epochs 50 \ --name yolov9-tiny

训练完用detect_dual.py测试效果，对比原版的速度和精度。

6. 常见错误与避坑指南

6.1 层连接错误（from索引问题）

最常见的问题是from索引写错。比如：

[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] [-2, 1, Conv, [32, 1, 1]] # 错！-2指向的是上上层，可能维度不匹配

正确做法是逐层连接，除非明确要做跨层融合。

6.2 通道数不匹配

修改某一层输出通道后，后续层的输入通道也要跟着变。比如：

[-1, 1, Conv, [48, 3, 1]] # 输出48通道 [-1, 1, RepNCSPStage, [96, 1]] # 必须能接受48输入，内部会自动适配？

YOLOv9的模块大多用GroupNorm或AutoShape，有一定自适应能力，但最好手动对齐。

6.3 模块未注册

自定义模块必须在common.py中注册，否则会报错：

# 在 common.py 添加 sys.path.append('.') from utils.torch_utils import fuse_conv_and_bn, time_sync from utils.general import make_divisible, check_file, check_dataset # 导入你的模块 from my_modules import SEBlock # 确保能找到

然后在yaml里才能用SEBlock这个名字。