YOLO对象检测模型更新无止境- YOLOv9模型会不会是最终版本

自从yolov系列模型发布以来，平均按照每年更新一次的版本来更新yolov系列模型，但是yolo的作者已经参与其系列模型的更新了，而后期的模型更新都是不同的团队在yolo系列模型上来更新，只是大家按照一个约定俗成的做法，在前任的基础上，更新YOLO系列的版本号。

YOLOv9模型简介

YOLOv9 是Chien-Yao Wang 等人提出的 YOLO 系列的最新版本。 于 2024 年 2 月 21 日发布。它是 YOLOv7 的改进，两者均由 Chien-Yao Wang 及其同事开发。 YOLOv7 通过所谓的可训练bag-of-freebies在优化训练过程方面取得了重大进展，有效提高了训练效率，从而在不增加推理成本的情况下提高了对象检测的准确性。然而，YOLOv7 并没有专门解决输入数据前馈过程中的信息丢失问题，这一挑战被称为信息瓶颈。这个问题是由网络中的缩减操作引起的，这可能会稀释重要的输入数据。

YOLOv9模型与其他版本的对比

现有的解决方案如可逆架构、掩模建模和深度监督有助于减少信息瓶颈，但上述方法在训练和推理过程中存在不同的缺点。它对于较小的模型架构也不太有效，而这对于 YOLO 系列中的实时目标检测器至关重要。为了克服这些挑战，YOLOv9引入了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）两种创新技术，直接解决信息瓶颈问题，提高目标检测的准确性和效率。

YOLOv9框架引入了一种创新方法，通过深度学习解决目标检测的核心挑战，主要关注网络架构中的信息丢失和效率问题。该方法有四个关键组成部分：信息瓶颈原理、可逆函数、可编程梯度信息（PGI）和广义高效层聚合网络（GELAN）。基于以上分析，需要一种新的深度神经网络训练方法，既能生成可靠的梯度来更新模型，又能适用于浅层和轻量级神经网络。可编程梯度信息（PGI）是一种解决方案，包括用于推理的主分支、用于可靠梯度计算的辅助可逆分支以及多级辅助信息，可有效解决深度监督问题，而无需增加额外的推理成本。