yolov9网络结构图
时间: 2024-11-03 20:08:08 浏览: 17
YOLOv5网络结构图-visio源文件
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。
阅读全文