yolo v9结构图

### YOLO V9 架构概述

YOLO V9 的架构设计延续并改进了前几代YOLO系列的目标检测框架，在此基础上增加了更多特性来提升性能和适应更广泛的应用场景[^2]。

#### 主要组件

- **Backbone**: 负责提取图像特征，通常采用高效的卷积神经网络结构。

- **Neck**: 连接backbone与head部分，通过FPN（Feature Pyramid Network）、PANet等模块进一步优化多尺度特征融合效果。

- **Head**: 包含分类器和回归器两大部分，用于预测类别概率以及边界框坐标。对于YOLO V9 OBB而言，还特别加入了处理旋转矩形框的能力。

#### 辅助分支的作用

值得注意的是，相较于仅具备单一主分支的情况，加入辅助分支可以有效提高模型精度。这是因为辅助分支能够提供额外的学习信号，帮助更好地捕捉不同层次上的细节信息，从而改善最终的检测结果[^1]。

graph TB;
    A[Input Image] --> B(Backbone);
    B --> C(Neck - FPN/PANet);
    C --> D(Main Branch Head);
    C --> E(Auxiliary Branch Head);
    D --> F(Output: Class Scores & Box Coordinates);
    E --> G(Output from Auxiliary Task);

此图表展示了YOLO V9的一个简化版架构，其中包含了输入图片经过骨干网、颈部结构再到头部的过程，并区分出了主要任务输出与其他潜在辅助任务之间的关系。