YOLO v9是谁提出的
时间: 2024-03-23 10:33:52 浏览: 31
YOLO v9是由美国计算机视觉和深度学习专家Quan Chen提出的一种目标检测算法。它是在YOLO v7、v8的基础上进一步优化升级而成的,采用了创新的神经网络结构,更加精细的分类方式,以及对特征的深入表达。这种算法可以在图像或视频中实时准确地检测、定位和计数对象,并在速度和精度之间达到平衡。
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相关问题
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。
yolo v9好用么
很抱歉,目前还没有 YOLO v9 这个版本,最新版本是 YOLO v5。YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它采用单个神经网络模型实现端到端的目标检测,速度快、效果好。YOLO v5 在精度和速度上都有了较大的提升,并且支持 TensorRT 加速,在实际应用中得到了广泛应用。如果您需要进行目标检测任务,YOLO v5 是一个不错的选择。