在目标检测领域，yolov9 在实现过程中不断进步，通过采用新架构和方法，有效提高了传统卷积的参数利用率，这使得其性能远超前代产品。
继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后，YOLOv9 终于来了！
自2015年Joseph Redmon和Ali Farhadi等人提出了第一代YOLO模型以来，目标检测领域的研究者们对其进行了多次更新和迭代。YOLO是一种基于图像全局信息的预测系统，其模型性能不断得到增强。通过不断改进算法和技术，研究人员取得了显著的成果，使得YOLO在目标检测任务中表现出越来越强大的能力。这些不断的改进和优化为目标检测技术的发展带来了新的机遇和挑战，同时也推动了该领域的进步和创新。YOLO的成功也激励着研究者们继续努力，
此次，YOLOv9 由中国台湾 Academia Sinica、台北科技大学等机构联合开发，相关的论文《Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 》已经放出。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf
GitHub 地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9
如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。
因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。
研究者提出了可编程梯度信息（programmable gradient information，PGI）的概念，来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。
此外，研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构，即通用高效层聚合网络（Generalized Efficient Layer Aggregation Network，GELAN）。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。
研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。
对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。下图 1 展示了一些比较结果。
对于新发布的 YOLOv9，曾参与开发了 YOLOv7、YOLOv4、Scaled-YOLOv4 和 DPT 的 Alexey Bochkovskiy 给予了高度评价，表示 YOLOv9 优于任何基于卷积或 transformer 的目标检测器。
来源：https://twitter.com/alexeyab84/status/1760685626247250342
还有网友表示，YOLOv9 看起来就是新的 SOTA 实时目标检测器，他自己的自定义训练教程也在路上了。
来源：https://twitter.com/skalskip92/status/1760717291593834648
更有「勤劳」的网友已经为 YOLOv9 模型添加了 pip 支持。
来源：https://twitter.com/kadirnar_ai/status/1760716187896283635
接下来看 YOLOv9 的详细信息。
问题陈述
通常，人们将深度神经网络收敛困难问题归因于梯度消失或梯度饱和等因素，这些现象确实存在于传统的深度神经网络中。然而，现代深度神经网络通过设计各种归一化和激活函数，已经从根本上解决了上述问题。不过即便如此，深度神经网络中仍然存在着收敛速度慢或收敛效果差的问题。那么这个问题的本质到底是什么？
研究者通过对信息瓶颈的深入分析，推断出了该问题的根本原因：梯度最初从非常深层的网络传递出来后不久，就丢失了许多达成目标所需的信息。为了验证这一推断，研究者们对具有初始权重的不同架构的深度网络进行前馈处理。图 2 对此进行了可视化说明。显然，PlainNet 在深层丢失了很多进行对象检测所需的重要信息。至于 ResNet、CSPNet 和 GELAN 能够保留的重要信息比例，确实与训练后能够获得的准确性正相关。研究者进一步设计了基于可逆网络的方法来解决上述问题的原因。
方法介绍
可编程梯度信息（PGI）
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该研究提出了一种新的辅助监督框架：可编程梯度信息（Programmable Gradient Information，PGI），如图 3（d）所示。
PGI 主要包括三个部分，即（1）主分支，（2）辅助可逆分支，（3）多级辅助信息。
PGI 的推理过程仅使用了主分支，因此不需要额外的推理成本；
辅助可逆分支是为了处理神经网络加深带来的问题， 网络加深会造成信息瓶颈，导致损失函数无法生成可靠的梯度；
多级辅助信息旨在处理深度监督带来的误差累积问题，特别是多个预测分支的架构和轻量级模型。
GELAN 网络
此外，该研究还提出了一个新的网络架构 GELAN（如下图所示），具体而言，研究者把 CSPNet、 ELAN 这两种神经网络架构结合起来，从而设计出兼顾轻量级、推理速度和准确性的通用高效层聚合网络（generalized efficient layer aggregation network ，GELAN）。研究者将最初仅使用卷积层堆叠的 ELAN 的功能泛化到可以使用任何计算块的新架构。
实验结果
为了评估 YOLOv9 的性能，该研究首先将 YOLOv9 与其他从头开始训练的实时目标检测器进行了全面的比较，结果如下表 1 所示。
该研究还将 ImageNet 预训练模型纳入比较中，结果如下图 5 所示。值得注意的是，使用传统卷积的 YOLOv9 在参数利用率上甚至比使用深度卷积的 YOLO MS 还要好。
消融实验
为了探究 YOLOv9 中各个组件的作用，该研究进行了一系列消融实验。
该研究首先对 GELAN 的计算块进行消融实验。如下表 2 所示，该研究发现用不同的计算块替换 ELAN 中的卷积层后，系统可以保持良好的性能。
然后该研究又在不同尺寸的 GELAN 上针对 ELAN 块深度和 CSP 块深度进行了消融实验，结果如下表 3 所示。
在 PGI 方面，研究者分别在主干网络和 neck 上对辅助可逆分支和多级辅助信息进行了消融研究。表 4 列出了所有实验的结果。从表 4 中可以看出，PFH 只对深度模型有效，而本文提出的 PGI 在不同组合下都能提高精度。
研究者进一步在不同大小的模型上实现了 PGI 和深度监控，并对结果进行了比较，结果如表 5 所示。
图 6 显示了从基准 YOLOv7 到 YOLOv9- E 逐步增加组件的结果。
可视化
研究者探讨了信息瓶颈问题，并将其进行了可视化处理，图 6 显示了在不同架构下使用随机初始权重作为前馈获得的特征图的可视化结果。
图 7 说明了 PGI 能否在训练过程中提供更可靠的梯度，从而使用于更新的参数能够有效捕捉输入数据与目标之间的关系。
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