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YOLOv9-ONNX

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简介：
YOLOv9-ONNX是基于YOLOv9模型的ONNX格式版本，适用于多种平台和框架，提供高效、准确的目标检测能力。 独家提供专业且准确的ONNX导出模型，已包含重参数机制处理，并优化为最精简版本。

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  • YOLOv9-ONNX
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    YOLOv9-ONNX是基于YOLOv9模型的ONNX格式版本，适用于多种平台和框架，提供高效、准确的目标检测能力。 独家提供专业且准确的ONNX导出模型，已包含重参数机制处理，并优化为最精简版本。
     
  • YOLOv9-gelan-ONNX
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    简介：YOLOv9-gelan-ONNX是基于YOLOv9模型优化改进的版本，针对特定需求进行了调整，并转换为ONNX格式以提升部署灵活性和性能。 YOLOv9-gelan 模型截至24/02/25，在业界独家推出，并成为首个真正转出可直接用于部署的ONNX模型。该模型完成了重参数化及参数融合，消除了所有无关节点与参数，确保了最佳的部署效果，可以直接应用于NCNN、OpenVINO和TensorRT等平台，避免了各种“胶水”操作的存在。 如有其他疑问，请随时联系沟通。
     
  • 用Python部署Yolov9目标检测ONNX模型的源代码
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    这段源代码提供了使用Python将YOLOv9目标检测模型转换为ONNX格式并进行部署的方法，适用于需要高性能实时物体识别的应用场景。 【视频演示】https://www.bilibili.com/video/BV14C411x7NK/ 【测试环境】anaconda3+python3.8 torch==1.9.0 onnxruntime==1.16.2
     
  • YOLOv9代码-YOLOv9-main
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    简介：YOLOv9代码库提供了一个先进的实时目标检测模型，包含训练、推理所需的所有资源和脚本。欢迎贡献与反馈。项目位于GitHub上的“YOLOv9-main”仓库中。 最新的目标检测算法YOLOv9已经发布。这里是YOLOv9的源码。
     
  • 基于C++和cmake的目标检测项目：部署yolov9 onnx模型
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    本项目采用C++和CMake构建，专注于将YOLOv9 ONNX模型高效地部署于各类平台。通过优化代码与配置，实现目标检测应用的快速开发及灵活部署。 【测试环境】vs2019 opencv==4.9.0 cmake==3.24.3 测试发现opencv 4.7.0不支持，必须对应opencv版本，注意源码只有检测图片功能，这个代码只是演示如何推理，如果需要推理视频需要自己加读取视频功能【博客地址】blog..net/FL1623863129/article/details/136433307 【演示视频】bilibili.com/video/BV1Wt421t79e/ 去掉链接后的信息如下： 测试环境为vs2019，opencv版本为4.9.0和cmake 3.24.3。在测试中发现，opencv 4.7.0不被支持，必须使用对应的opencv版本。需要注意的是源码仅包含检测图片的功能，该代码主要用于展示如何进行推理操作；若需要对视频进行推理，则需自行添加读取视频的相关功能。 演示内容发布于博客和B站，请前往查看详细信息与演示视频。
     
  • 训练好的YOLOv9 COCO模型 - yolov9-c-converted.pt
    优质
    yolov9-c-converted.pt是基于COCO数据集训练完成的YOLOv9模型，适用于实时目标检测任务，能够高效准确地识别图像中的多种对象。 https://github.com/WongKinYiu/yolov9 去掉链接后的描述： WongKinYiu在GitHub上有一个名为yolov9的项目。
     
  • yolov9-c.pt模型
    优质
    Yolov9-c.pt是一款基于YOLOv9框架优化的深度学习模型文件，专为高效、精准的目标检测任务设计，适用于多种图像识别场景。 yolov9c权重
     
  • YOLOv9简介.pdf
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    《YOLOv9简介》是一份关于先进实时目标检测算法YOLOv9的技术文档，详述其架构、性能优化及应用场景。 YOLOv9是一种实时物体检测算法，属于著名的YOLO（You Only Look Once）系列的一部分。该系列因其高效且准确的物体识别能力而受到广泛认可。设计者们开发了YOLOv9来解决深度网络在处理复杂任务时可能出现的信息丢失和梯度流偏差问题。 为了克服这些问题，YOLOv9采用了可编程梯度信息（PGI）与广义高效层聚合网络（GELAN）技术相结合的方法。其中，辅助可逆分支及多级辅助信息是PGI的关键组成部分，它们有助于在网络深层保留更多细节，并生成更可靠的训练梯度，从而确保模型在学习过程中能够更加精确地关联目标和输入数据。 另一方面，GELAN架构作为YOLOv9的核心组件之一，则专注于减少参数数量并提高计算效率。通过增加可逆分支来增强对特定对象的关注能力，使得该算法能够更好地捕捉到目标的位置信息，进而提升检测精度。 ### YOLOv9技术解析 #### 一、背景概述 物体识别是深度学习领域中的重要任务之一，不仅要求准确地辨识图像中出现的各类物品，还需提供它们的具体位置和类别标签。面对着多样化的目标形态以及复杂多变的环境因素等挑战，研究者们一直在探索更优解方案。YOLO系列以独特的端到端训练方式及卓越的实时检测性能脱颖而出，并随着版本迭代持续优化其技术框架。 #### 二、主要特征 ##### 可编程梯度信息（PGI） 引入了辅助可逆分支和多级辅助信息概念，旨在解决深度网络在训练阶段可能遇到的信息丢失与梯度流偏移问题。通过这些机制，在深层结构中保留更多细节，并生成更为可靠的训练信号。 ##### 广义高效层聚合网络（GELAN） 采用减少参数量并提升计算效率为目标的GELAN架构设计，基于对现有技术如ELAN进行改进而成。它结合了PGI中的可逆分支来增强模型聚焦于目标对象的能力，从而提高了检测准确性与实用性。 ##### 实时性能 继承自YOLO系列的传统优势之一是其实现高效实时处理数据流的同时保持高精度识别率。这使其成为许多需要快速响应场景下的理想选择。 #### 三、应用领域 1. **自动驾驶**：用于准确并及时地辨识道路环境中的各类障碍物，如车辆和行人等。 2. **安全监控系统**：可以实时检测视频流内的异常行为或物品，提高安防系统的效率与可靠性。 3. **机器人导航技术**：帮助自主移动设备避开潜在的障碍物以确保其路径规划的安全性。 #### 四、结论展望 作为YOLO系列的新成员，YOLOv9通过创新性的PGI和GELAN架构进一步提升了物体检测领域的技术水平。它在众多应用场景中展示了巨大的潜力与价值，并为实时物体识别技术的发展开辟了新的道路。随着研究的深入和技术的进步，我们期待看到更多基于这一框架的应用成果涌现出来。
     
  • Yolov9-Pytorch源码
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    Yolov9-Pytorch源码项目提供基于PyTorch框架的YOLOv9目标检测算法实现，包含模型定义、训练代码和推理示例。适合深度学习研究与应用开发。 YOLOv9的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，在这个过程中，图像被划分为不同的网格单元，并预测每个单元内是否存在物体以及这些物体的位置和类别。相比于传统的滑动窗口方法，YOLOv9能够在一次前向传播中同时处理多个对象的识别工作，从而大大提高了检测的速度。 在实现方面，YOLOv9利用了一系列卷积层与池化层来提取图像中的关键特征，并通过多尺度融合技术增强了模型对周围环境的理解能力。此外，引入了如特征金字塔网络（FPN）和注意力机制等先进方法进一步提升了其目标识别的准确性。 借助于PyTorch框架的支持，YOLOv9能够高效地进行训练与调试工作，同时得益于PyTorch丰富的预训练资源及优化算法库，开发者可以更加便捷地构建并改进这一模型。
     
  • yolov9-s.pt模型
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    Yolov9-s.pt是一款基于YOLOv9架构的小型版本目标检测模型，专为资源受限的设备设计，在保持高效推理速度的同时，提供准确的目标定位与分类。 yolov9-s.pt