YOLOv9

YOLOv9是由台北中研院和台北科技大学等机构的研究团队开发的一种先进的目标检测系统，作为YOLO（You Only Look Once）算法系列的最新版本，YOLOv9在前代版本的基础上进行了优化，旨在解决深度学习中信息丢失的问题，并提升模型在各类任务中的性能。YOLOv9的核心创新包括引入了可编程梯度信息（PGI）和泛化高效层聚合网络（GELAN）。PGI是一种辅助监督框架，通过生成可靠的梯度信息来更新网络参数，提高训练效率和模型性能；GELAN则是一种轻量级网络架构，通过优化计算块和网络深度，提升了模型的参数利用率和推理速度。此外，YOLOv9还采用了多级辅助信息和新的训练策略，进一步增强了模型对各种目标的检测能力。