Yolov9比其他yolo版本的改进
YOLOv9模型在多个方面进行了改进，根据搜索结果，以下是一些主要的改进点：
1. **可逆函数角度的分析**：YOLOv9从可逆函数的角度理论上分析了现有的CNN架构，基于这种分析，设计了PGI（可编程梯度信息）和辅助可逆分支，取得了优秀的结果。
2. **PGI组件**：PGI主要包括主分支、辅助可逆分支和多级辅助信息。PGI推理过程仅使用主分支，因此不需要任何额外的推理成本。
3. **GELAN模块**：YOLOv9提出了新的网络架构GELAN（广义高效层聚合网络），它综合考虑了轻量级、推理速度和准确度，可以使用任何计算块作为基础Module。
4. **样本匹配和损失函数**：YOLOv9使用TaskAlign样本匹配，分类损失采用BCE Loss，回归损失采用DFL Loss加CIoU Loss，这些改进有助于提高检测性能。
5. **性能提升**：YOLOv9在MS COCO数据集上的性能在所有方面都大大超过了现有的实时目标检测器，显示出速度和精度上的显著提升。
6. **卷积改进**：YOLOv9在卷积方面进行了改进，例如DCNv4（Deformable Convolution v4）能够实现更快的收敛、更高的速度和更高性能。
7. **引入新技术**：YOLOv9使用可编程梯度信息（PGI）技术来改进不同模型大小和复杂性的训练，解决了不可靠梯度的问题。
8. **效率、准确性和适应性的提高**：YOLOv9引入了开创性技术，如PGI和GELAN，这标志着实时目标检测领域的重大进步，提高了模型的效率、准确性和适应性。