温故知新之YOLOV9论文翻译

最新推荐文章于 2025-03-22 07:00:00 发布
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分类专栏： # 深度学习-论文笔记 深度学习目标检测 深度学习目标检测理论&实践&部署专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 目标检测
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf
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机器学习笔记 YOLOv9模型相关论文简读
学以致用 知行合一
03-01 1448
YOLOv9 是从 YOLOv7 架构发展而来，通过新的创新增强了其前身。YOLOv9 结合了可编程梯度信息 (PGI) 和通用高效层聚合网络 (GELAN)，创建了一个强大的架构，可显着改善梯度流和信息保留。这种组合解决了信息瓶颈和梯度可靠性的挑战，使模型能够更有效、更准确地从复杂的数据模式中学习。
温故知新之YOLOV10论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 383
在过去几年中，YOLOs 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时目标检测领域的主流模式。研究人员对 YOLOs 的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，并取得了显著进展。然而，后处理对非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生了不利影响。此外，YOLOs 中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的能力。这使得效率不尽如人意，性能还有很大的提升空间。
YOLOV9论文概述
qq128252的博客
02-22 2100
今天的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，以便模型的预测结果可以最接近基本事实。同时，必须设计能够促进获取足够信息进行预测的适当架构。现有方法忽略了输入数据经过逐层特征提取和空间变换时的事实，会丢失大量信息。当数据通过深度网络传输时，本文将深入研究数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息 (PGI) 的概念来应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
YOLOV9论文解读
AI学长
03-05 3559
yolov9提出可编程梯度信息(PGI)和基于梯度路径规划的通用高效层聚合网络(GELAN)，最终铸成YOLOv9目标检测全新工作！性能表现SOTA！在各个方面都大大超过了现有的实时目标检测器，优于RT DETR、YOLOv8等网络，代码刚刚开源
论文：YOLOv9 — 使用可编程梯度信息学习你想学的东西
Warmer_Sweeter
03-22 957
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.13616代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9本文介绍了一种名为可编程梯度信息（PGI）的新概念，以解决深度学习网络中数据丢失的问题，因为数据经过逐层特征提取和空间转换。PGI旨在为计算目标函数提供完整的输入信息，确保网络权重更新的可靠梯度信息。除了PGI，作者们还提出了一种名为广义高效层...
【论文阅读】YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
Limiiiing的博客
08-25 1500
今天的深度学习方法关注的是如何设计最合适的目标函数，使模型的预预测结果最接近地面的真实情况。同时，必须设计一个适当的体系结构，以方便获取足够的预测信息。现有方法忽略了一个事实，即输入数据在逐层进行特征提取和空间变换时，会丢失大量的信息。本文将深入研究数据在深度网络中传输时的重要数据丢失问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念，以应对深度网络为实现多个目标所需要的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。
温故知新之YOLOV6论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 209
多年来，YOLO系列实际上已成为高效目标检测的行业标准。YOLO社区蓬勃发展，丰富了它在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其极限推向一个新的水平，以坚定不移的心态为行业应用向前迈进。考虑到现实环境中对速度和准确性的不同要求，我们广泛研究了来自工业界或学术界的最新目标检测进展。具体来说，我们大量吸收了最近网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法的思想。在此基础上，我们集成了我们的思想和实践来构建一套部署准备好各种规模的网络，以适应不同的用例。
温故知新之YOLOV7论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 221
YOLOv7在5FPS到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。
温故知新之YOLOV4论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 128
有大量的技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大数据集下对这种技巧的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论论证。某些技巧仅在某些模型上使用和专门针对某些问题，或只针对小规模的数据集；而一些技巧，如批处理归一化、残差连接等，适用于大多数的模型、任务和数据集。我们假设这种通用的技巧包括加权残差连接跨小型批量连接。
YOLOv9论文解析与VisDrone无人机目标检测训练
weixin_43937010的博客
03-02 4757
作者从数据逐层输入进行特征提取和空间变换时，会丢失大量信息的角度作为切入点，因此从信息瓶颈（information bottleneck）和可逆函数（reversible functions）作为出发点，提出PGI（Programmable gradient information）和GELAN结构（Generalized Efficient Layer Aggregation Network）。其中PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重；
深度学习论文: YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information及其PyTorch实现
mingo_敏
03-01 1026
首先，YOLOv9引入了革命性的可编程梯度信息（Programmable Gradient Information, PGI）技术，这一创新理念致力于解决深层神经网络中信息丢失的难题。传统的目标检测网络在传递深层信息时，经常丢失对最终预测至关重要的细节。然而，YOLOv9借助PGI技术，确保了网络在学习过程中能够维持完整的输入信息，从而获取更加可靠和精确的梯度信息，极大地提升了权重更新的准确性。这一独特的设计显著提高了目标检测的准确率，为实现实时、高精度的目标检测提供了强有力的支持。
【YOLO系列】YOLOv9论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
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路人贾的博客
03-01 5万+
《YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information》论文翻译＋精读
Yolo系列论文阅读:YOLOv9《What You Want to Learn Using Programmanble Gradient Information》
absence521的博客
03-04 1682
如今的深度学习方法关注的是如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近地面真实。同时，必须设计一个合适的架构，以便于获取足够的信息来进行预测。现有的方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入研究数据在深度网络中传输时的数据丢失问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
【CV论文精读】【YOLOv9】YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
weixin_44184852的博客
02-22 2514
今天的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近地面真实。同时，必须设计一个适当的架构，以便于获取足够的预测信息。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据进行逐层特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入研究数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
江大白 | 目标检测YOLOv9算法，重磅开源！（附论文及源码）
csdn_xmj的博客
02-26 1万+
本文介绍YOLOv9论文的主要思路。作者提出的可编程梯度信息（PGI）旨在克服信息瓶颈和深度监督在轻量级网络中应用的局限性。GELAN，一种新型高效且轻量的网络架构，被设计出来以优化目标检测任务。GELAN证明了其在不同计算单元和深度配置下的强大性能和稳定性，表明其具有广泛适用性。
目标检测算法-YOLOV9解析（附论文和源码）
04-15 8821
YOLOv9引入了两种新的架构：YOLOv9和GELAN，这两种架构都可以从论文发布的YOLOv9 Python库中使用。 YOLOv9有四种模型，按参数个数排序是：v9-S、v9-M、v9-C、v9-E。目前v9 - S和v9 - M的权重暂不可用。其中最小的模型在MS COCO数据集的验证集上达到了46.8 %的AP，而最大的模型达到了55.6 %。
深度解析YOLOV9，目标检测算法（附论文和源码）|
CDB3399的博客
05-15 2956
YOLOv9是由Chien-Yao Wang, I-Hau Yeh, and Hong-Yuan Mark Liao开发的计算机视觉模型。Hong-Yuan Mark Liao和Chien-Yao Wang还对YOLOv4、YOLOR和YOLOv7等流行的模型架构进行了研究。YOLOv9引入了两种新的架构：YOLOv9和GELAN，这两种架构都可以从论文发布的YOLOv9 Python库中使用。
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
athrunsunny的博客
02-22 1016
在此基础上，研究者对ELAN的应用范围进行了扩展，使其不再局限于传统的卷积层堆叠方式，而是能够灵活地适配各种计算单元，显著提升了网络的通用性和适应性。通过这种方法，主分支的特征金字塔不再仅仅被某一特定规模目标的信息所支配，而是能够综合考虑各种规模的目标信息，从而解决了深度监督可能引起的信息断裂问题。此外，多级辅助信息机制的灵活性体现在任何类型的集成网络都可以被用作信息聚合的工具，使得研究者能够根据不同大小的网络架构需求，定制化地规划所需的语义层级，从而指导模型学习。所有实验的结果列于表4中。
前沿科技速递——YOLOv9
weixin_60535956的博客
02-23 1074
结合上述两个全新的概念，是的YOLOv9模型相较以往，更好地解决了深度学习模型中的信息丢失问题，特别是在对象检测这类复杂任务中。该模型在保持轻量级和高效性的同时，显著提升了对象检测任务的准确性mAP等指标，超越了当前最先进的方法，如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。全面进行了实验验证，一如既往使用标准的MS COCO数据集，验证YOLOv9的高效与准确率。实验结果不仅展示了YOLOv9在对象检测性能上的显著提升，还包括了对模型参数效率和计算效率的深入分析。YOLOv9正式推出了！
YOLO V9（2024 ECCV）
最新发布
朴实无华的研究生活
03-22 1648
本文提出了一种新的辅助监督框架——可编程梯度信息（PGI），用于解决深度神经网络中的信息瓶颈问题及深度监督机制在轻量级模型中的适用性。为实现这一目标，设计了广义高效层聚合网络（GELAN），该网络结合了CSPNet和ELAN的优点，在保持轻量化的同时提高了推理速度与准确性。实验表明，PGI不仅提升了轻量级模型的性能，还增强了深层模型训练过程中的梯度可靠性，使模型能更准确地建立数据与目标之间的关联。
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