网站转化率偏低怎么办,开发网站,学游戏设计去哪个学校,搜狗seo软件YOLOv9 1 摘要2 改进点3 网络架构 YOLO系列博文#xff1a; 【第1篇#xff1a;概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】【第2篇#xff1a;YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】【第3篇#xff1a;YOLOv1——YOLO的开山之作】【第4篇#xff1a;YOLOv2—… YOLOv9 1 摘要2 改进点3 网络架构 YOLO系列博文 【第1篇概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】【第2篇YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】【第3篇YOLOv1——YOLO的开山之作】【第4篇YOLOv2——更好、更快、更强】【第5篇YOLOv3——多尺度预测】【第6篇YOLOv4——最优速度和精度】【第7篇YOLOv5——使用Pytorch框架、AutoAnchor、多尺度预训练模型】【第8篇YOLOv6——更高的并行度、引入量化和蒸馏以提高性能加速推理】【第9篇YOLOv7——跨尺度特征融合】【第10篇YOLOv8——集成检测、分割和跟踪能力】【第11篇YOLO变体——YOLOTransformers、DAMO、PP、NAS】【第12篇YOLOv9——可编程梯度信息(PGI)广义高效层聚合网络(GELAN)】【第13篇YOLOv10——实时端到端物体检测】【第14篇YOLOv11——在速度和准确性方面具有无与伦比的性能】【第15篇完结讨论和未来展望】 1 摘要
发布日期2024年2月作者/贡献者WongKinYiu等论文YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information代码https://github.com/WongKinYiu/yolov9主要优缺点 可编程梯度信息(PGI)广义高效层聚合网络(GELAN)与YOLOv8相比其出色的设计使深度模型的参数数量减少了49%计算量减少了43%但在MS COCO数据集上仍有0.6%的AP改进。
2 改进点
YOLOv9于2024年2月发布代表了主流YOLO变体的最新进展。YOLOv9拥有两项关键创新可编程梯度信息PGI框架和通用高效层聚合网络GELAN。 可编程梯度信息PGI框架 旨在解决深层神经网络中固有的信息瓶颈问题并使深度监督机制能够与轻量级架构兼容。通过实施PGI无论是轻量级还是深层架构都能在准确性上获得显著提升因为PGI确保了训练过程中可靠的梯度信息从而增强了架构的学习能力和做出准确预测的能力。 通用高效层聚合网络GELAN 架构特别设计用于通过高效率和轻量化来提升目标检测任务的性能。GELAN在不同的计算块和深度配置下表现出高性能使其适合部署在各种推理设备上包括资源受限的边缘设备。
通过结合上述两个框架PGI和GELANYOLOv9在轻量级目标检测方面取得了显著的进步。
尽管YOLOv9仍处于早期阶段但它已经在目标检测任务中展现了极强的竞争力在参数减少和计算效率方面超越了YOLOv8同时在MS COCO数据集上的平均精度AP提高了0.6%。
3 网络架构
下图展示了YOLOv9的网络架构图。
