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。

相关问题

yolov8网络结构图

很抱歉，我之前的回复有误，因为 YOLOv8 并不是一个正式的网络结构。目前公认的 YOLO（You Only Look Once）系列网络结构有 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3 和 YOLOv4。下面是 YOLOv4 的网络结构图：


需要注意的是，YOLOv4 是由 Darknet 框架实现的，而不是其他常见框架如 TensorFlow 或 PyTorch。

YOLOv5网络结构图

YOLOv5是一个目标检测算法，它是由ultralytics公司开发的，是基于PyTorch实现的。YOLOv5的网络结构采用了CSP（Cross-Stage-Partial）结构和SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构，可以有效地提高网络的检测性能和速度。

YOLOv5的网络结构图如下所示：


YOLOv5网络由backbone、neck和head三部分组成。其中backbone采用CSPDarknet53网络，neck采用SPP结构，head是检测头部分，负责生成检测框和类别预测。