【YOLOv9算法原理简介】

YOLOv9算法原理

  1. 单阶段检测器:YOLOv9延续了YOLO系列的单阶段检测器设计,即在单次前向传播中同时预测边界框和类别概率,这使得它能够实现快速的检测速度。
  2. 通用高效层聚合网络(GELAN) :YOLOv9引入了一种新的模型架构GELAN,它通过高效的层聚合块和计算模块,以较小的参数量实现高准确度。
  3. 可编程梯度信息(PGI) :YOLOv9采用了PGI技术,通过辅助可逆分支和多级梯度积分,为小模型提供了更清晰的梯度,从而提高了训练效率和准确性。
  4. 模块化和灵活性:YOLOv9的架构设计允许模型根据不同的计算约束进行调整,提供了不同规模的模型配置。
  5. 跨阶段部分网络(CSPNet) :YOLOv9利用CSPNet减少计算量,通过并行分支聚合特征映射,提高参数和FLOP效率。
  6. 优化的损失函数和训练策略:YOLOv9可能采用了优化的损失函数和训练策略,进一步提升了模型性能。

代码示例:

import torch
from models.experimental im

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