yolo v9的具体工作流程

YOLO V9是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的第九个版本。下面是YOLO V9的具体工作流程：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLO V9模型中。

2. 基础网络：YOLO V9使用Darknet作为基础网络，它是一个轻量级的卷积神经网络。

3. 特征提取：通过多个卷积层和池化层，Darknet网络可以提取图像的特征。

4. 特征融合：YOLO V9引入了特征融合模块，将不同层次的特征进行融合，以获取更丰富的语义信息。

5. 目标检测：在特征融合后，YOLO V9使用多个卷积层和全连接层来预测目标的位置和类别。每个目标由一个边界框和对应的类别概率表示。

6. 非极大值抑制：为了消除重叠的边界框，YOLO V9使用非极大值抑制（NMS）算法来选择最佳的边界框。

7. 输出结果：最终，YOLO V9会输出检测到的目标的边界框和类别信息。