一、YOLOv9簡述

       自 2015 年 Yolov1 推出以來，已經出現了多個版本。

        基于Darknet的YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4

        YOLOv5 YOLOv8 基于 Ultralytics。

        SCALED-YOLOv4 使用 Pytorch 而不是 Darknet。

        YOLOR是YOLOv4的改進。

        YOLOX是YOLOv3的改進。

        YOLOv6專注于工業應用。

        YOLOv7 來自 YOLOv4 和 YOLOR 的同一作者。

        DAMO-YOLO

        PaddlePaddle 系列（PP-YOLOv1、PP-YOLOv2、PP-YOLOE）

        現在，YOLOv9 已經上線，看樣子必定會成為新的 SOTA。YOLOv9 是由 Chien-Yao Wang、I-Hau Yeh 和 Hong-Yuan Mark Liao 開發的計算機視覺模型。

        這個新版本相對于之前的版本有兩個主要改進：可編程梯度信息（PGI）和通用高效層聚合網絡（GELAN）。另外涉及的有信息瓶頸原理、可逆函數等。

        使用YOLOv9模型，您可