YOLOv8最新改进系列

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一、YOLOv9概述

如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。
因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。研究者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。
此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。
研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。
对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。

二、 改进教程

2.1 修改YAML文件

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2.2 新建.py

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2.3 修改tasks.py

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三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py

改完收工！
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