yolov9s主干网络

YOLOv9s（You Only Look Once version 9 small）是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法的变种，其名称中的“S”通常代表小尺寸模型版本。它的主干网络借鉴了Darknet53或者更深层次的残差网络结构，如EfficientNet等，作为特征提取部分。

YOLOv9s的主干网络主要包括以下几个关键组件：
1. **基础卷积层**：从输入图像开始，通过一系列卷积层进行下采样，提取图像的低级特征。
2. **残差块**：为了更深的网络和更好的梯度传播，它可能包含ResNet-style的残差连接（Residual Blocks），允许信息直接跨层传递。
3. **瓶颈模块**：如Darknet特有的Darknet Bottleneck或 EfficientNet的MBConv（Mobile Inverted Bottleneck），它们有助于减少计算量并提高精度。
4. **扩张路径**：通过跳跃连接将不同深度的信息融合在一起，增强了网络的表达能力。

YOLOv9s的优势在于保持相对较高的检测速度的同时，通过增加网络的深度和宽度来提高检测性能。然而，由于是轻量级模型，可能会牺牲一些精确度以换取更快的速度。