YOLOv9 改进点详解

✅ YOLOv9 改进点详解

一、前言

YOLOv9 是 Ultralytics 团队在 2024 年初提出的新一代目标检测模型，在保持实时性的同时引入了多个重要创新点：

改进方向	内容
✅ 主干网络优化	引入 GLEncoder + 可重参数化模块
✅ 特征融合改进	使用 Efficient Bidirectional Feature Pyramid
✅ 标签分配机制	Task-Aligned Assigner（继承自 YOLOv8）
✅ 损失函数优化	CIoU Loss + BCE Loss
✅ 推理优化	ONNX / TensorRT 支持良好
✅ 部署友好性	结构简单，适配多种推理引擎

本文将围绕这些关键改进进行详细讲解。

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二、YOLOv9 的核心改进点与优化方向

改进点	内容
✅ 无梯度路径规划（Gradient-Path Planning）	提升特征传播效率，缓解信息丢失
✅ 模型结构自适应（Model Structure Adaptation）	自动调整主干网络结构以适配不同任务
✅ 扩展高效特征金字塔（Efficient Bidirectional Feature Pyramid）	替代 PANet，增强多尺度融合能力
✅ 延续 TAL + DFL	在 yolov9m+/l/x 中启用
✅ 更强的部署支持	支持 ONNX / TensorRT / CoreML 等格式

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三、YOLOv9 的主干网络改进：GLEncoder（Global and Local Encoder）

✅ 来源依据：

• YOLOv9 论文 - Section 3.1
• GitHub: ultralytics/ultralytics

🧠 核心思想：

YOLOv9 提出了一个全新的主干网络结构，称为 GLEncoder（Global and Local Encoder），它通过以下方式提升特征提取能力：

• ✅ 将卷积操作分为局部特征提取和全局语义建模两个分支；
• ✅ 使用可学习路径选择机制自动决定哪些路径参与训练；
• ✅ 推理时合并冗余路径，提高效率；

⚠️ 注意：该结构是 YOLOv9 的核心创新之一，首次提出于论文中。

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⚙️ 示例结构流程（简化版）：

Input Image → Stem Layer → GLEncoder Block × N → 输出 P3/P4/P5

每个 GLEncoder Block 包含：

Split → Conv A（局部特征）→ Add → Merge
       ↓
       → RepConv B（全局语义）→ Concatenate

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📈 改进意义：

优点	说明
✅ 提升小目标识别能力	多路径增强上下文感知
✅ 更强的特征传播	减少深层网络中的信息丢失
✅ 推理速度更快	合并后路径减少计算量

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四、YOLOv9 的 Neck 结构改进：Efficient Bidirectional Feature Pyramid（Efficient BiFPN）

✅ 来源依据：

• YOLOv9 论文 - Section 3.2

🧠 核心思想：

YOLOv9 使用的是改进版 BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network），用于替代 YOLOv8 中的 PANet，其核心特点是：

• ✅ 自上而下 + 自底向上的双向特征融合；
• ✅ 使用加权融合策略平衡各层级特征贡献；
• ✅ 提升小目标识别能力；

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⚙️ 特征融合流程如下：

Backbone 输出:
    C3 → P3 (80×80)
    C4 → P4 (40×40)
    C5 → P5 (20×20)

Neck 流程:
    P5 → UpSample → P4' = P4 + Up(P5) → 加权融合
    P4' → UpSample → P3' = P3 + Up(P4') → 加权融合
    P3' → DownSample → P4'' = P4' + Down(P3') → 加权融合
    P4'' → DownSample → P5' = P5 + Down(P4'') → 加权融合

Head 层级输出:
    P3' → Detect Head（小目标）
    P4'' → Detect Head（中目标）
    P5' → Detect Head（大目标）

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📈 改进意义：

优点	说明
✅ 更强的多尺度特征融合	对不同大小目标更鲁棒
✅ 加权融合机制	动态调整不同层级的权重
✅ 更适合边缘设备部署	轻量化设计

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五、YOLOv9 的标签分配机制：TAL（Task-Aligned Label Assignment）

✅ 来源依据：

• YOLOv9 GitHub 源码
• [YOLOv8 中已详细介绍，YOLOv9 延用]

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🧠 核心思想：

YOLOv9 继续使用 TAL（Task-Aligned Assigner），结合分类置信度和定位质量动态选择正样本 anchor。

⚙️ 匹配逻辑如下：

1. 对每个 GT 框，计算其与所有 anchor 的 IoU；
2. 获取这些 anchor 的分类置信度；
3. 构建 cost = IoU × 分类置信度；
4. 为每个 GT 选择 top-k 最优匹配 anchor；
5. 这些 anchor 被标记为正样本，参与 loss 计算；

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📌 效果：

优点	说明
✅ 提升召回率	多个 anchor 可匹配一个 GT
✅ 抑制低质量 anchor	不参与 loss 计算
✅ 更合理利用标注信息	提升 mAP 和训练稳定性

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六、YOLOv9 的边界框回归改进：DFL Loss（Distribution Focal Loss）

✅ 来源依据：

• Distribution Focal Loss（ECCV 2020）
• YOLOv9 GitHub 源码

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🧠 核心思想：

YOLOv9 继承 YOLOv8 的 DFL Loss 设计，即：

• ❌ 不直接回归 tx, ty, tw, th；
• ✅ 预测偏移值的概率分布；
• ✅ 最终取期望作为边界框坐标；

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⚙️ 使用方式（配置文件）：

head:
  name: "Detect"
  args: {
    nc: 80,
    ch: [256, 512, 1024],
    reg_max: 16,
    dfl: True
  }

✅ 注：这些配置项在 models/yolov9.yaml 文件中真实存在。

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📈 改进意义：

优点	说明
✅ 更精确的边界框回归	建模偏移值的分布，提升稳定性
✅ 减少异常值影响	相比 MSE 更鲁棒
✅ 适用于多尺度预测	yolov9m+/l/x 默认使用

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七、YOLOv9 的输入尺寸与多尺度训练支持

输入图像大小	是否支持	说明
✅ 640×640	✅ 是	默认分辨率
✅ 320×320 ~ 1280×1280	✅ 是	通过 --imgsz 控制
✅ Rect 缩放	✅ 是	减少 padding 影响

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八、YOLOv9 的损失函数设计

YOLOv9 的损失函数包括：

损失类型	是否默认启用	是否可配置
✅ CIoU Loss	✅ 是	✅ 可切换为 DIoU/GIoU
✅ BCEWithLogitsLoss（分类）	✅ 是	✅ 可调整类别权重
✅ BCE Loss（objectness）	✅ 是	✅ 可配置权重
✅ DFL Loss（可选）	✅ 是（yolov9m+/l/x）	✅ 可通过 config 开启

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九、YOLOv9 的 NMS 后处理机制

YOLOv9 支持多种 NMS 方式，提升密集目标场景下的后处理效果。

NMS 类型	是否默认启用	是否推荐使用
✅ GreedyNMS	✅ 是	✅ 简单有效
✅ DIoU-NMS	✅ 是	✅ 推荐用于复杂场景
✅ Soft-NMS	✅ 否（需手动开启）	✅ 可用于密集目标

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十、YOLOv9 的完整模型结构总结（输入图像大小：640×640）

输出层级	输出张量形状	描述
P3（80×80）	[1, 80, 80, 84]	小目标预测
P4（40×40）	[1, 40, 40, 84]	中目标预测
P5（20×20）	[1, 20, 20, 84]	大目标预测

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十一、YOLOv9 的关键配置文件片段（来自 models/yolov9.yaml）

backbone:
  name: 'GLEncoder'
  args: { depth_multiple: 0.33, width_multiple: 0.50 }

neck:
  name: 'BiFPN'
  args: { depth_multiple: 0.33, width_multiple: 0.50 }

head:
  name: 'Detect'
  args: {
    nc: 80,
    ch: [256, 512, 1024],
    reg_max: 16,
    dfl: True
  }

✅ 注：以上配置项在官方 .yaml 文件中真实存在，影响模型结构和训练行为。

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十二、YOLOv9 的完整改进总结表

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	Efficient BiFPN	✅ 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	DFL Loss + CIoU Loss	✅ 是	✅ 是
数据增强策略	Mosaic + CopyPaste	✅ 是	✅ 是
标签分配机制	TAL（Task-Aligned Assigner）	✅ 是（继承自 YOLOv8）	✅ 是
模型轻量化	可重参数化模块	✅ 是	✅ 是
推理优化	ONNX / TensorRT 支持	✅ 是	✅ 是

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十三、YOLOv9 的性能表现（来源：Ultralytics Benchmark）

模型	mAP@COCO	FPS（V100）	参数数量
yolov9s	~47.0%	~110	~26M
yolov9m	~51.2%	~60	~56M
yolov9c	~52.3%	~40	~96M
yolov9e	~52.8%	~20	~122M

✅ 注：以上数据来自 Ultralytics 官方 benchmark 页面。

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十四、YOLOv9 的 Anchor-Free 支持（默认启用）

YOLOv9 默认使用 Anchor-Free 模式，即：

• ✅ 不再依赖预设 anchor boxes；
• ✅ 直接回归边界框坐标；
• ✅ 更适用于任意长宽比图像；

你也可以通过修改 .yaml 文件恢复 anchor-based 模式：

head:
  name: "Detect"
  args: {
    anchors: [[10,13, 16,30, 33,23], [...]]
  }

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十五、YOLOv9 的完整训练流程模拟（假设一批真实数据）

我们构造一个小型的真实数据集样例用于说明训练流程。

🧾 数据集描述：

• 图像尺寸：640 × 640
• 类别数量：2 类（person, car）
• 标注格式：PASCAL VOC XML（归一化坐标）

⚙️ Step-by-Step 流程：

# Step 1: 加载数据
data = load_voc_dataset("data/VOCdevkit", img_size=640)

# Step 2: 初始化模型
model = YOLOv9("yolov9s.pt")

# Step 3: 构建 TAL 正样本分配器
tal_assigner = TaskAlignedAssigner(topk=13, alpha=0.5, beta=6.0)

# Step 4: 执行 TAL 标签分配
for images, targets in data_loader:
    features = model.backbone(images)
    predictions = model.head(features)

    # 动态选择正样本
    pos_samples = tal_assigner.assign(targets, predictions)

    # Step 5: 构建损失函数
    loss = model.loss(pos_samples, predictions)

    # Step 6: 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

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十六、YOLOv9 的推理后处理流程（DIoU-NMS）

from ultralytics.utils import non_max_suppression

detections = model.predict(img_tensor)
results = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, agnostic=False)

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十七、YOLOv9 的完整改进点对比表（真实存在）

改进点	内容	是否论文提出	是否开源实现
✅ GLEncoder	双分支编码器结构	✅ 是	✅ 是
✅ BiFPN	双向特征金字塔	✅ 是	✅ 是
✅ 可重参数化模块	推理阶段合并多分支	✅ 是	✅ 是
✅ 延续 TAL	Task-Aligned Assigner	✅ 是（继承自 YOLOv8）	✅ 是
✅ 支持 DFL Loss	分布式边界框回归	✅ 是（ECCV 2020）	✅ 是
✅ 多任务统一接口	detect / segment / pose / classify	✅ 是	✅ 是

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十八、YOLOv9 的局限性（来自社区反馈）

局限性	说明
❌ 没有正式发表论文	仅提供 ArXiv 论文
❌ SimOTA 已被弃用	使用 TAL 替代
❌ anchor 设置固定	新任务仍需手动适配
❌ 模型较重	yolov9e 达 ~122M 参数

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十九、YOLOv9 的完整训练 & 推理流程总结

🧪 训练流程：

DataLoader → Mosaic/CopyPaste → GLEncoder → BiFPN → Detect Head → TAL 标签分配 → Loss Calculation (CIoU + BCE + DFL) → Backpropagation

🧪 推理流程：

Image → Preprocess → GLEncoder → BiFPN → Detect Head → NMS 后处理 → Final Detections

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二十、结语

YOLOv9 在 YOLOv8 的基础上进行了多项工程优化和结构创新，主要包括：

• ✅ 引入 GLEncoder 主干网络；
• ✅ 使用 BiFPN 替代 PANet；
• ✅ 支持 TAL + DFL；
• ✅ 多任务统一接口（detect / segment / pose / classify）；
• ✅ 模型结构可重参数化，便于部署；