yolov9 p2 改进

YOLOv9是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（You Only Look Once）算法是一种实时目标检测算法，它的特点是速度快且准确度较高。YOLOv9是YOLOv3的改进版本，主要在网络结构和训练策略上进行了优化。

YOLOv9的改进主要包括以下几个方面：
1. 网络结构改进：YOLOv9采用了更深的网络结构，包括PANet（Path Aggregation Network）和SAM（Spatial Attention Module）等模块，以提取更丰富的特征信息。
2. 训练策略改进：YOLOv9引入了一种称为"mosaic"的数据增强方式，通过将多张图片拼接成一张大图进行训练，以增加模型对小目标的检测能力。此外，还使用了一种称为"CutMix"的数据增强方式，通过将不同图片的部分区域进行混合，以增加模型对遮挡目标的检测能力。
3. 模型优化：YOLOv9通过改进损失函数和调整超参数等方式进行模型优化，以提高检测精度和鲁棒性。