yolov9的网络结构

YOLOv9是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv9的网络结构主要由Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。它由一系列卷积层、残差块和上采样层组成。Darknet-53相比于之前的版本，具有更深的网络结构，能够更好地捕捉图像中的语义信息。

2. YOLO头部：YOLO头部是YOLOv9的检测部分，它负责将主干网络提取到的特征映射转化为目标检测结果。YOLOv9使用了三个不同尺度的检测层，分别对应不同大小的目标。每个检测层都会预测出一组边界框和类别概率。在训练过程中，通过计算预测框与真实框之间的损失函数来进行目标检测的训练。