集智书童 | 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,建议收藏!

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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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

  1. 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;

  2. 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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