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YOLOv9最新改进系列

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一、YOLOv9概述

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实际情况。同时，必须设计一种适当的架构，该架构可以促进获取足够的信息用于预测。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通过深度网络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。此外，还设计了一种新的基于梯度路径规划的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了卓越的成果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的最先进方法相比，GELAN仅使用传统的卷积算子来实现更好的参数利用率。PGI可以用于从轻量级到大型的各种模型。它可以用于获得完整的信息，因此从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预先训练的现有模型更好的结果。

介绍

在计算机视觉、语言处理和语音识别等各个领域，基于深度学习的模型已经显示出比过去的人工智能系统更好的性能。近年来，深度学习领域的研究人员主要关注如何开发更强大的系统架构和学习方法，如CNN，Transformer，Perceivers和Mambas。此外，一些研究人员试图开发更通用的目标函数，如损失函数、标签分配和辅助监督。上述研究都试图准确地找到输入任务和目标任务之间的映射。然而，大多数过去的方法都忽略了输入数据在前馈过程中可能具有不可忽略的信息损失量。这种信息丢失可能导致有偏差的梯度流，随后用于更新模型。上述问题可能导致深度网络在目标和输入之间建立不正确的关联，导致训练的模型产生不正确的预测。

在深度网络中，输入数据在前馈过程中丢失信息的现象通常被称为信息瓶颈，其原理图如图2所示。目前，可以缓解这一现象的主要方法如下：

（1）使用可逆架构：这种方法主要使用重复的输入数据，并以显式的方式维护输入数据的信息；

（2） Mask建模：主要利用重建损失，采用隐式方法最大化提取的特征，保留输入信息；

（3）引入深度监督概念：它使用没有丢失太多重要信息的浅层特征来预先建立从特征到目标的映射，以确保重要信息可以转移到更深的层。

然而，上述方法在训练过程和推理过程中都有不同的缺点。例如，可逆架构需要额外的层来组合重复馈送的输入数据，这将显著增加推理成本。此外，由于输入数据层到输出层不能有太深的路径，这种限制将使训练过程中难以对高阶语义信息进行建模。对于掩模建模，其重建损失有时与目标损失相冲突。此外，大多数掩码机制也会产生与数据的不正确关联。对于深度监督机制来说，它会产生错误积累，如果浅层监督在训练过程中丢失信息，后续层将无法检索到所需的信息。上述现象在困难任务和小型模型中更为显著。

为了解决上述问题，我们提出了一个新的概念，即可编程梯度信息（PGI）。其概念是通过辅助可逆分支生成可靠的梯度，使深层特征仍能保持执行目标任务的关键特征。辅助可逆分支的设计可以避免传统的集成多路径特征的深度监督过程可能导致的语义损失。换句话说，我们正在对不同语义级别的梯度信息传播进行编程，从而获得最佳的训练结果。PGI的可逆架构建立在辅助分支上，因此不需要额外的成本。由于PGI可以自由选择适合目标任务的损失函数，它也克服了掩模建模所遇到的问题。所提出的PGI机制可以应用于各种规模的深度神经网络，并且比仅适用于非常深度神经网络的深度监督机制更通用。

在本文中，我们还在ELAN的基础上设计了generalized ELAN（GELAN），GELAN的设计同时考虑了参数的数量、计算复杂度、准确性和推理速度。这种设计允许用户为不同的推理设备任意选择合适的计算块。我们将所提出的PGI和GELAN相结合，然后设计了新一代YOLO系列目标检测系统，我们称之为YOLOv9。我们使用MS COCO数据集进行了实验，实验结果验证了我们提出的YOLOv9在所有比较中都取得了最佳性能。

本文亮点（贡献）

1.从可逆函数的角度对现有的深度神经网络架构进行了理论分析，并通过这个过程成功地解释了许多过去难以解释的现象。在此基础上，我们还设计了PGI和辅助可逆分支，并取得了良好的效果。

2.设计的PGI解决了深度监控只能用于极深度神经网络架构的问题，从而使新的轻量级架构能够真正应用于日常生活。

3.设计的GELAN仅使用传统卷积，比基于最先进技术的深度卷积设计实现了更高的参数使用率，同时显示出轻、快、准确的巨大优势。

4.将所提出的PGI和GELAN相结合，YOLOv9在MS COCO数据集上的目标检测性能在各个方面都大大超过了现有的实时目标检测器。

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