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！

最新推荐文章于 2025-04-29 22:17:11 发布
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#python #人工智能 #计算机视觉 #目标检测 #自动驾驶 #深度学习

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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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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

  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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YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。关于YOLOv8的协议要求，根据我所了解的情况，YOLOv8的代码并没有强制要求必须开源。然而，具体的协议要求可能会因为不同的实现版本而有所不同，因此建议您在使用YOLOv8代码之前，仔细查看相关的协议和许可证，以确保您的使用符合相关的法律和规定。
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