机器学习笔记 YOLOv9模型相关论文简读

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 目标检测 对象检测 深度学习 YOLOv9 YOLO
于 2024-03-01 14:38:07 首次发布
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YOLOv9是Chien-Yao Wang等人开发的最新目标检测模型，引入了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）以解决信息瓶颈问题。PGI通过辅助分支和多级辅助信息保留梯度信息，GELAN则提供灵活高效的架构。YOLOv9提供四种模型，适用于不同性能需求。

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 一、YOLOv9简述

       自 2015 年 Yolov1 推出以来，已经出现了多个版本。

        基于Darknet的YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4

        YOLOv5 YOLOv8 基于 Ultralytics。

        SCALED-YOLOv4 使用 Pytorch 而不是 Darknet。

        YOLOR是YOLOv4的改进。

        YOLOX是YOLOv3的改进。

        YOLOv6专注于工业应用。

        YOLOv7 来自 YOLOv4 和 YOLOR 的同一作者。

        DAMO-YOLO

        Pa

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机器学习笔记 - YOLOv7 论文简述与推理
学以致用 知行合一
10-20 4098
YOLO 系列对象检测模型已经取得了长足的进步。YOLOv7 是这个著名的基于锚的单次目标检测器系列的最新成员。它带来了一系列改进，包括最先进的准确性和速度。以 COCO 数据集为基准，YOLOv7 tiny 模型实现了 35% 以上的 mAP，YOLOv7（正常）模型实现了 51% 以上的 mAP。论文地址YOLOv7 是 YOLO 系列中最先进的新型物体检测器。根据 YOLOv7 论文，它是迄今为止最快、最准确的实时物体检测器。YOLOv7 通过将其性能提升一个档次建立了一个重要的基准。
深度学习论文: YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information及其PyTorch实现
mingo_敏
03-01 896
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。
YOLOV9论文概述
qq128252的博客
02-22 2022
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。
【CV论文精读】【YOLOv9】YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
weixin_44184852的博客
02-22 2425
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。
YOLOv9 改进点详解
最新发布
guoguozgw的博客
06-27 490
输出层级输出张量形状描述P3（80×80）小目标预测P4（40×40）中目标预测P5（20×20）大目标预测改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络优化GLEncoder✅ 是✅ 是Neck 特征融合✅ 是✅ 是Head 输出结构解耦头设计（reg/obj/cls 分离）✅ 是✅ 是损失函数优化✅ 是✅ 是数据增强策略✅ 是✅ 是标签分配机制✅ 是（继承自 YOLOv8）✅ 是模型轻量化可重参数化模块✅ 是✅ 是推理优化。
【论文阅读】YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
Limiiiing的博客
08-25 1318
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。
YOLOV9论文解读
AI学长
03-05 3352
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
YOLOv9论文解析与VisDrone无人机目标检测训练
weixin_43937010的博客
03-02 4594
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；
机器视觉入门学习：YOLOV5自定义数据集部署、网络详解、损失函数（学习笔记）
hong745124359的博客
06-15 1279
YOLOV5的网络详解、损失函数、自定义数据集部署
干货总结-详细介绍yolov3模型训练的过程及常见问题
Kyle_Chan_zMH的博客
03-15 2468
对准备好的数据进行预处理是很重要的一步。训练完成后，可以将训练好的模型导出为可用于推理的格式，如TensorFlow SavedModel、PyTorch模型文件等。解决方法：根据模型的输入要求，将数据转换为相应的格式，如图片数据转换为张量格式、标签数据转换为独热编码格式等。除了以上提到的框架之外，一些AI开发平台也提供了配置和训练YOLOv3模型的功能，例如Google的AutoML、Microsoft的Azure等。根据模型评估的结果，可以对模型进行参数调优，包括学习率调整、数据增强策略调整等。
YOLOv9
whaosoft143ai的博客
02-23 961
研究者通过对信息瓶颈的深入分析，推断出了该问题的根本原因：梯度最初从非常深层的网络传递出来后不久，就丢失了许多达成目标所需的信息。此外，该研究还提出了一个新的网络架构 GELAN（如下图所示），具体而言，研究者把 CSPNet、 ELAN 这两种神经网络架构结合起来，从而设计出兼顾轻量级、推理速度和准确性的通用高效层聚合网络（generalized efficient layer aggregation network ，GELAN）。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。
YOLOv9的概述、原理及应用详解（精华版）.pdf
05-27
YOLOv9（You Only Look Once version 9）是一个先进的目标检测算法，它属于YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新成员。YOLO系列算法一直以来都以其高效率和实时性著称，而YOLOv9更是在保持这些特性的同时，进一步提升了检测精度和性能。 以下是YOLOv9的核心概念： 1.实时目标检测：YOLOv9继承了YOLO系列的核心特点，即一次性完成目标检测任务，无需像传统算法那样在图像上进行滑动窗口或区域提议（Region Proposal）等操作。这使得YOLOv9能够快速地处理大量图像或视频帧，实现实时检测。 2.端到端学习：YOLOv9采用端到端（End-to-End）的学习方式，直接从输入图像中预测出目标的边界框和类别概率。这种学习方式简化了检测流程，减少了中间步骤，从而提高了检测速度和准确性。 3.多尺度特征融合：为了处理不同尺度的目标，YOLOv9采用了多尺度特征融合技术。它使用深度卷积网络（Deep Convolutional Network）提取不同尺度的特征，并将这些特征进行融合，以提高对小目标和大目标的检测能力。 4.锚
【YOLO系列】YOLOv9论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
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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 1610
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。
温故知新之YOLOV9论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 178
当今的深度学习方法关注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果最接近真实情况。同时，还必须设计一种合适的架构，以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实，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。本文将深入探讨数据在通过深度网络传输时的重要问题，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，以应对深度网络所需的各种变化，以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而可以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 8616
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 2632
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
02-22 963
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。
机器视觉复现论文推荐
05-08
<think>好的，我需要帮助用户寻找机器视觉领域的论文复现推荐。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关的资源。引用[1]提到机器学习、计算机视觉和自然语言处理是论文投稿量大的领域，说明计算机视觉确实有很多研究，复现的案例应该不少。引用[2]具体提到了AlexNet和ResNet的复现学习笔记，使用Paddle和PyTorch框架，这可以作为推荐的一部分。引用[3]则是关于Deep Feature Flow的复现，使用PyTorch，这可能适合视频识别相关的需求。 用户想要的是论文复现的推荐，所以我需要挑选经典和热门的论文，并确保这些复现有可用的代码和教程支持。首先，基础模型如AlexNet、VGG、ResNet是必须的，因为它们奠定了深度学习在视觉领域的基础。然后，可以考虑目标检测方向的Faster R-CNN和YOLO系列，这些在工业界应用广泛。图像分割方面，U-Net和Mask R-CNN也是经典选择。视频相关的模型如Deep Feature Flow和SlowFast可能适合动态场景的需求。此外，Transformer在视觉中的应用如ViT和Swin Transformer也是当前的热点，值得推荐。 接下来，我需要确保推荐的每个模型都有相关的复现资源，比如GitHub代码库、教程或学习笔记。例如，AlexNet的复现在引用[2]中提到，可以结合PyTorch和PaddlePaddle的实现。对于目标检测模型，MMDetection框架提供了很多预实现模型，方便复现。图像分割的U-Net在医学图像处理中常用，GitHub上有大量复现项目。视频模型如Deep Feature Flow在引用[3]中有PyTorch版本的复现，而SlowFast则有官方的代码库。视觉Transformer方面，Hugging Face的Transformers库已经支持ViT，方便复现和应用。 在推荐资源时，还需要考虑用户可能需要的工具和框架，比如PyTorch、TensorFlow、MMDetection等，这些工具能帮助用户更高效地进行复现。同时，实践建议部分应该包括从简单模型开始、结合框架文档、参与社区等，帮助用户制定学习路径。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能的后续需求，比如复现难点、工具选择、经典论文推荐和最新趋势等，这样能进一步帮助用户深入探索。需要确保所有数学公式和代码块格式正确，符合用户提供的系统级指令要求。</think>根据机器视觉领域的经典算法和当前研究热点，以下推荐5个值得复现的论文及对应资源，分为基础模型、目标检测和图像分割三大方向： ### 一、基础视觉模型 1. **AlexNet**（2012里程碑） - 论文亮点：首个深度卷积神经网络在ImageNet竞赛夺冠 - 复现资源： ```python # PyTorch核心结构示例 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super().__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)) ``` 详细复现教程见[计算机视觉系列-AlexNet论文复现学习笔记][^2] 2. **Vision Transformer**（2020突破性工作） - 数学原理：将图像拆分为$N$个图像块后通过多头注意力机制处理 - 复现重点：位置编码公式$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d})$的实现 ### 二、目标检测方向 3. **Faster R-CNN**（2015经典框架） - 核心组件： - RPN网络：生成候选区域的滑动窗口机制 - ROI Pooling：将不同尺寸候选框转换为固定尺寸特征 - 复现工具推荐：使用MMDetection框架[^1] 4. **YOLOv4**（2020实时检测） - 创新点：CSPDarknet53主干网络 + PANet特征金字塔 - 复现数据集建议：COCO2017（包含80类物体标注） ### 三、图像分割方向 5. **Mask R-CNN**（2017实例分割标杆） - 关键改进：在Faster R-CNN基础上增加分割分支 - 损失函数： $$L = L_{cls} + L_{box} + L_{mask}$$ 其中$L_{mask}$采用二进制交叉熵损失 ### 四、视频理解方向（补充） 6. **Deep Feature Flow**（2017视频分析） ```python # 特征传播模块示例（引自论文复现[^3]） self.net_task = nn.Conv2d(num_classes, num_classes, kernel_size=1) flownet = FlowNetS(input_channels=6) ``` 实现视频帧间特征传播的稀疏计算 ### 推荐学习路径 | 难度 | 推荐顺序 | 所需时间 | 框架选择 | |------|----------|----------|----------| | 初级 | AlexNet → VGG | 1-2周 | PyTorch | | 中级 | Faster R-CNN → YOLOv3 | 3-4周 | TensorFlow | | 高级 | ViT → Swin Transformer | 4-6周 | PaddlePaddle | ### 工具资源推荐 - **框架选择**：PyTorch（研究首选）、TensorFlow（工业部署） - **数据集**：ImageNet、COCO、Cityscapes - **加速工具**：NVIDIA DALI（数据加载优化）、ONNX（模型转换） ### 实践建议 1. 从论文官方代码库入手（通常存于GitHub） 2. 使用论文对应版本的工具链（避免版本兼容问题） 3. 先实现前向传播再补全训练流程 4. 使用TensorBoard/PaddleVisualDL进行可视化调试
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