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