yolov9 yolov1

YOLO（You Only Look Once，仅一次前向传播）是一种实时目标检测算法系列，V9是它的最新版本。YOLOv9相较于之前的版本如YOLOv1，在性能上有了显著提升，主要包括以下几个方面：

1. **精度和速度**：YOLOv9保持了较高的检测精度的同时，通过优化网络结构和使用更大的模型规模，提高了处理图像的速度，使其在实际应用中更高效。

2. **更大尺度的输入**：YOLOv9支持更大的输入尺寸，这使得它能够处理更高分辨率的图片，对于需要高清晰度检测的任务更有优势。

3. **多层次特征融合**：该版本采用了更多的特征金字塔层次，有助于捕捉不同尺度的目标信息，提高检测的鲁棒性。

4. **预训练权重**：YOLOv9通常基于大量的数据集（如ImageNet）进行了预训练，这意味着模型可以在各种任务上快速收敛并达到较好的起点。

相比之下，YOLOv1是最早的版本之一，虽然它开创了实时目标检测的先河，但由于其网络结构相对简单（单层全卷积网络），检测精度较低，尤其是在复杂场景下。YOLOv9作为后来的升级版本，对YOLOv1进行了多方面的改进，包括更复杂的网络架构、更大的模型容量以及更强的特征提取能力。