新YOLOv9模型的更新

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YOLO系列模型有了一個(gè)新成員，在2024年2月發(fā)布了一篇新論文，標(biāo)題為“YOLOv9: 使用可編程梯度信息學(xué)習(xí)您想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容”，詳細(xì)論文可以在這個(gè)鏈接中查看：https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf。以下是一個(gè)快速概述：VIf28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

• 解決方案的核心是引入了可編程梯度信息（PGI）和一種新的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，稱為廣義高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（GELAN）。
• 可編程梯度信息（PGI）：論文將PGI引入為一種方法，以減輕數(shù)據(jù)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層時(shí)的信息丟失。PGI確保完整的輸入信息可用于目標(biāo)任務(wù)以計(jì)算目標(biāo)函數(shù)，從而可以獲得可靠的梯度信息，用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。
• 廣義高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（GELAN）：GELAN基于梯度路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)，旨在優(yōu)化參數(shù)利用。這種架構(gòu)在輕量級(jí)模型中展示出優(yōu)異的結(jié)果，特別是與PGI結(jié)合時(shí)，在MS COCO數(shù)據(jù)集上的對(duì)象檢測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)比現(xiàn)有的最先進(jìn)方法更好。
• 優(yōu)越的性能：在基于MS COCO數(shù)據(jù)集的對(duì)象檢測(cè)上，GELAN和PGI的組合表現(xiàn)出優(yōu)于其他方法的性能，特別是在參數(shù)利用和準(zhǔn)確性方面，甚至超過了在大型數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型。

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