图解目标检测 之 【YOLOv9】 算法 最全原理详解_yolo v9 15层

YOLOv9与SOTA模型对比

什么是 YOLOv9？YOLOv9是YOLO系列中的最新产品，是一种实时目标检测模型。它通过先进的深度学习技术和架构设计，包括通用 ELAN (GELAN) 和可编程梯度信息 (PGI)，展现出更好的性能。

YOLO 系列通过引入计算机视觉中的突破性概念（例如通过卷积神经网络 (CNN)一次性处理整个图像），长期以来彻底改变了物体检测领域。

从YOLOv1到最新的YOLOv9，它的每一次迭代都不断完善和集成先进技术，以提高准确性、速度和效率，使其成为跨领域和场景的实时目标检测的首选解决方案。

让我们阅读一下 YOLOv9 的概述并了解新功能。

一.YOLOv9 概述

YOLOv9 是 YOLO（You Only Look Once）系列实时目标检测系统的最新版本。它建立在以前的版本之上，融合了深度学习技术和架构设计的进步，以在对象检测任务中实现卓越的性能。YOLOv9将可编程梯度信息 (PGI) 概念与通用 ELAN (GELAN)架构相结合而开发，代表了准确性、速度和效率方面的重大飞跃。

二.YOLO的演变

YOLO系列实时物体检测器的发展特点是不断完善和集成先进算法以提高性能和效率。

最初，YOLO 引入了通过卷积神经网络 (CNN) 一次性处理整个图像的概念。随后的迭代，包括 YOLOv2 和 YOLOv3，通过结合批量归一化、锚框和特征金字塔网络 (FPN) 等技术，提高了准确性和速度。

这些增强功能在 YOLOv4 和 YOLOv5 等模型中得到了进一步完善，引入了CSPDarknet和PANet等新技术来提高速度和准确性。除了这些进步之外，YOLO 还集成了 CSPNet 和 ELAN 等各种计算单元及其变体，以提高计算效率。

此外，改进的预测头（如 YOLOv3 头或 FCOS 头）已用于精确的物体检测。尽管出现了基于 DETR 架构的RT DETR等替代实时目标检测器，但 YOLO 系列由于其跨不同领域和场景的多功能性和适用性，仍然被广泛采用。

最新迭代YOLOv9建立在YOLOv7的基础上，利用通用ELAN（GELAN）架构和可编程梯度信息（PGI）进一步增强其功能，巩固其作为新一代顶级实时物体检测器的地位。

YOLO 的发展体现了对创新和改进的持续承诺，从而在实时目标检测任务中实现了最先进的性能。

三.YOLOv9 主要特点

1. 实时对象检测： YOLOv9 通过提供实时对象检测功能保持了 YOLO 系列的标志性功能。这意味着它可以快速处理输入图像或视频流，并准确检测其中的对象，而不会影响速度。
2. PGI集成： YOLOv9融合了可编程梯度信息（PGI）概念，有助于通过辅助可逆分支生成可靠的梯度。这确保深度特征保留执行目标任务所需的关键特征，解决深度神经网络前馈过程中信息丢失的问题。
3. GELAN架构： YOLOv9采用通用ELAN（GELAN）架构，旨在优化参数、计算复杂度、准确性和推理速度。通过允许用户为不同的推理设备选择合适的计算模块，GELAN 增强了 YOLOv9 的灵活性和效率。
4. 性能提升：实验结果表明，YOLOv9 在 MS COCO 等基准数据集上的目标检测任务中实现了最佳性能。它在准确性、速度和整体性能方面超越了现有的实时物体检测器，使其成为需要物体检测功能的各种应用的最先进的解决方案。
5. 灵活性和适应性： YOLOv9 旨在适应不同的场景和用例。其架构可以轻松集成到各种系统和环境中，使其适用于广泛的应用，包括监控、自动驾驶车辆、机器人等。

四.YOLOv9 架构更新

将可编程梯度信息（PGI）和GLEAN（用于对象检测的生成潜在嵌入）架构集成到YOLOv9中可以增强其在对象检测任务中的性能。以下是如何将这些组件集成到 YOLOv9 架构中以增强性能：

PGI整合

6. 主分支集成： PGI的主分支代表网络在推理过程中的主要路径，可以无缝集成到YOLOv9架构中。这种集成确保推理过程保持高效，而不会产生额外的计算成本。
7. 辅助可逆分支： YOLOv9和许多深度神经网络一样，随着网络的加深，可能会遇到信息瓶颈的问题。可以合并 PGI 的辅助可逆分支来解决这个问题，为梯度流提供额外的路径，从而确保损失函数的梯度更可靠。
8. 多级辅助信息： YOLOv9通常采用特征金字塔来检测不同大小的物体。通过集成来自 PGI 的多级辅助信息，YOLOv9 可以有效处理与深度监督相关的错误累积问题，特别是在具有多个预测分支的架构中。这种集成确保模型可以从多个级别的辅助信息中学习，从而提高不同尺度的对象检测性能。

GLEAN架构

广义高效层聚合网络（GELAN）是一种新颖的架构，它结合了 CSPNet 和 ELAN 原理来进行梯度路径规划。它优先考虑轻量级设计、快速推理和准确性。GELAN 通过允许任何计算块来扩展 ELAN 的层聚合，从而确保灵活性。

该架构旨在实现高效的特征聚合，同时在速度和准确性方面保持有竞争力的性能。GELAN的整体设计融合了CSPNet的跨级部分连接和ELAN的高效层聚合，以实现有效的梯度传播和特征聚合。

五.YOLOv9 结果

YOLOv9 的性能在用于对象检测任务的 MS COCO 数据集上进行了验证，展示了集成 GELAN 和 PGI 组件的有效性：

参数利用

YOLOv9 利用 Generalized ELAN (GELAN) 架构，该架构专门采用传统的卷积算子。尽管如此，与依赖深度卷积的最先进方法相比，YOLOv9 实现了卓越的参数利用率。这突显了 YOLOv9 在优化模型参数的同时保持目标检测高性能的效率和有效性。

灵活性和可扩展性

YOLOv9 中集成的可编程梯度信息 (PGI) 组件增强了其多功能性。PGI 使 YOLOv9 能够适应多种模型，从轻型架构到大规模架构。这种灵活性使得 YOLOv9 能够适应各种计算需求和模型复杂性，从而适合不同的部署场景。

信息保留

通过利用 PGI，YOLOv9 确保处理每一层的数据丢失，确保在训练过程中保留完整的信息。此功能对于从头开始训练的模型特别有利，因为与使用大型数据集预训练的模型相比，它使它们能够获得更好的结果。YOLOv9 在整个训练过程中保留关键信息的能力有助于其在目标检测任务中的高精度和稳健性能。

YOLOv9 要点

1.顶尖的实时物体检测模型。
2. 先进的架构设计：结合了通用 ELAN (GELAN) 架构和可编程梯度信息 (PGI)，以提高效率和准确性。
3. 与 SOTA 相比，无与伦比的速度和效率：以卓越的速度和效率在目标检测任务中实现顶级性能。

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