本文主要是介绍机器学习笔记 YOLOv9模型相关论文简读，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、YOLOv9简述
自 2015 年 Yolov1 推出以来，已经出现了多个版本。
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的改进。
YOLOX是YOLOv3的改进。
YOLOv6专注于工业应用。
YOLOv7 来自 YOLOv4 和 YOLOR 的同一作者。
DAMO-YOLO
PaddlePaddle 系列（PP-YOLOv1、PP-YOLOv2、PP-YOLOE）
现在，YOLOv9 已经上线，看样子必定会成为新的 SOTA。YOLOv9 是由 Chien-Yao Wang、I-Hau Yeh 和 Hong-Yuan Mark Liao 开发的计算机视觉模型。
这个新版本相对于之前的版本有两个主要改进：可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）。另外涉及的有信息瓶颈原理、可逆函数等。
使用YOLOv9模型，您可
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