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yolov9网络结构介绍

时间: 2025-02-25 15:01:55 浏览: 111

### YOLOv9 网络架构详解 #### 特征提取网络 YOLOv9采用了更先进的CSPDarknet53作为骨干网，该网络能够有效地减少计算量并提升模型精度。这种设计不仅继承了Darknet系列的优点，还引入了跨阶段部分连接(Cross Stage Partial connections)，使得信息传递更加高效[^1]。 #### 颈部 Neck Network 对于颈部的设计，YOLOv9借鉴了PANet(Panoptic Feature Pyramid Networks)的思想，在FPN的基础上增加了自下而上的路径增强机制。这有助于更好地融合多尺度特征，并进一步提高了小目标检测的效果。此外，为了加强浅层语义信息的作用，YOLOv9还在Neck部分加入了额外的卷积模块来处理低级特征图[^2]。 #### 头部 Head Design 在头部设计方面，YOLOv9继续沿用了之前版本中的Anchor-free策略，摒弃了传统的基于锚框的方法。取而代之的是采用中心点预测的方式来进行边界框回归，从而简化了训练流程并且提升了定位准确性。同时，针对分类分支，YOLOv9应用了Decoupled Head技术，即分离式的头结构，分别独立地学习位置和类别的表示，这样可以有效缓解两者之间的冲突问题[^3]。 ```python class DecoupledHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80, width=1.0, depth=1.0): super(DecoupledHead, self).__init__() # 定义用于对象性的分支 self.obj_conv = ConvBlock(int(256 * width), int(256 * width)) self.obj_pred = nn.Conv2d(in_channels=int(256 * width), out_channels=1, kernel_size=(1, 1)) # 定义用于类别概率的分支 self.cls_conv = ConvBlock(int(256 * width), int(256 * width)) self.cls_pred = nn.Conv2d(in_channels=int(256 * width), out_channels=num_classes, kernel_size=(1, 1)) ```

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