本文介绍了YOLOv9的开源细节，包括架构改进、PGI和GELAN模块，以及损失函数的调整。YOLOv9在速度和精度上表现出色，预示其可能成为2D目标检测的新标准。
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原文链接：YOLOv9开源 | 架构图&模块改进&正负样本匹配&损失函数解读，5分钟即可理解YOLOv9
1 YOLOv9对比图
YOLOv7原作者出手，YOLOv9的性能依旧时一枝独秀：
2 YOLOv9架构图
YOLOv9的整体架构图如下（根据YOLOv9.yaml绘制）：
3 YOLOv9改进点一览
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YOLOv9从可逆函数角度理论上分析了现有的CNN架构，基于这种分析，YOLOv9作者还设计了PGI和辅助可逆分支，并取得了优秀的结果；
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YOLOv9用到的PGI解决了深度监督只能用于极深的神经网络架构的问题，因此使得新的轻量级架构才更适合落地；
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