YoloV9改进策略：Block改进|RFE模块，提高小物体的识别精度|即插即用|代码+修改过程

摘要

论文介绍

本文介绍了一种基于YOLOv5的人脸检测方法，命名为YOLO-FaceV2。该方法旨在解决人脸检测中的尺度变化、简单与困难样本不平衡以及人脸遮挡等问题。通过引入一系列创新模块和损失函数，YOLO-FaceV2在WiderFace数据集上取得了优异的表现，特别是在小物体、遮挡和困难样本的检测上。

创新点

1. 感受野增强模块（RFE）：设计了一个多分支的空洞卷积模块，以增强不同尺度人脸的感受野。
2. 遮挡感知注意力网络（SEAM）：引入了一个多头注意力网络，用于增强人脸特征的学习，特别是处理遮挡情况。
3. 排斥损失（Repulsion Loss）：提出了两种损失函数，RepGT和RepBox，用于解决人脸遮挡导致的检测框重叠问题。
4. 滑动权重函数（Slide）：设计了一个自适应的样本加权函数，用于缓解简单与困难样本之间的