YOLO v9是谁提出的

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。

需要注意的是，我无法提供与论文的详细对比信息，建议您查阅更多资料获取更深入的信息。

相关问题

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。

yolo v9 推理部署

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，以其高效率和准确性著称。截至我知识的截止日期（2023年），YOLO已经发展到了多个版本，但尚未发布YOLO v9。因此，关于YOLO v9的推理部署信息目前是不存在的。不过，我可以为你介绍一般的YOLO模型推理部署流程：

1. 模型准备：首先需要获取YOLO模型的权重文件，通常是训练完成后保存的`.weights`文件，以及对应的配置文件，可能是`.cfg`或`.yml`格式，用于定义网络结构。

2. 环境搭建：根据模型的训练和部署环境需求，设置相应的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow或Darknet等，并安装所有必要的依赖库。

3. 模型转换：如果推理使用的是与训练框架不同的框架，需要将模型转换为推理框架所支持的格式。例如，如果你使用的是PyTorch训练的模型，但想要使用ONNX Runtime进行推理，那么就需要将模型导出为ONNX格式。

4. 推理代码编写：编写推理代码，加载模型，预处理输入图像（如缩放到模型所需尺寸、归一化等），然后将处理后的图像数据送入模型进行预测。

5. 结果处理：将模型输出的结果进行后处理，包括将检测框的坐标和置信度映射回原图尺寸、非极大值抑制（NMS）以去除重叠的检测框、类别判断等。

6. 可视化输出：最后将处理后的检测结果标注在原图上，以可视化的形式展现给用户。