yolov9网络结构图

YOLOv9（You Only Look Once version 9）是一个基于深度学习的目标检测算法，它继承了YOLO系列的实时性和高效特点。YOLOv9的网络结构主要包括以下几个部分：

1. **输入层**：接受图像作为输入，通常采用多尺度的输入处理，提高对不同大小物体的检测能力。

2. **卷积层**（Convolutional Layers）：包括一系列的残差块（Residual Blocks），YOLOv9继承了Darknet53的基础结构，这是其前几版的主要特征。

3. **瓶颈层**（Bottleneck Blocks）：这部分通常包含一些宽度翻倍（width multiplier）的层，如SPP（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel and Spatial Attention Modules）等，用于提取更丰富的特征信息。

4. **全连接层**（Fully Connected Layers）：将卷积层的特征图展平并连接到预测头，负责预测目标的位置、类别以及置信度。

5. **预测头**（Prediction Head）：包含三个部分：中心点预测（Center Points）、尺寸预测（Size Prediction）和分类预测（Class Prediction）。这三者分别对应每个网格单元可能存在的目标位置、大小和类别。

6. **非极大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）**：为了消除检测出的重复框，最后一步是对所有候选框进行NMS筛选，保留得分最高的框作为最终结果。

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yolov4网络结构图

YOLOv4是一种流行的对象检测算法，它是YOLO算法系列的最新版本，拥有更高的检测精度和更快的处理速度。该算法的网络结构图如下所示。

YOLOv4的网络结构由一个特征提取网络和一个检测层组成。特征提取网络使用CSPDarknet53架构，其在原Darknet53的基础上引入了Cross-Stage Partial Connection（CSP）模块，减小了计算量和内存使用。检测层采用了anchor-free的方法，使用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PAN（Path Aggregation Network）模块，可以在不同尺度下同时检测不同大小的目标。

YOLOv4网络结构中还使用了一些额外的技巧来提高精度和速度，如mish激活函数、CmBN（Cross mini-Batch Normalization）和IoU loss等。此外，改进的数据增强和多尺度训练也有助于提升模型性能。

总体来说，YOLOv4的网络结构使用了一系列的创新技术，有效地提高了检测精度和速度。这些技术对于实际场景下的目标检测应用具有重要意义。

Yolov3网络结构图

以下是Yolov3的网络结构图：


Yolov3网络结构图包括三个主要部分：Darknet-53特征提取网络，基于不同尺度的特征图的检测头和后处理过程。在检测头中，使用了三种不同尺度的特征图来检测不同大小的物体。后处理过程包括非极大值抑制（NMS）和框的筛选，以得到最终的检测结果。