YOLO 논문 해석1 YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information - 4.Methodology 새롭게 공개된 YOLOv9 논문에서 4.Methodology(방법론) 파트를 해석합니다. YOLOv9는 PGI와 GELAN 아키텍처를 사용합니다. YOLOv9는 객체 검출 분야에서의 혁신적인 발전을 이루는 데 기여한 새로운 아키텍처인 PGI와 GELAN을 도입한 최신 버전의 객체 검출 모델입니다. 이 모델은 주변 정보를 활용한 객체 검출의 정확도 향상과 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이전 버전에 비해 더욱 정확하고 효율적인 객체 검출을 제공하며, 다양한 응용 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 이번 논문에서는 PGI와 GELAN 아키텍처에 대한 상세한 설명과 함께 YOLOv9의 성능향상에 대한 실험 결과를 제시하고 있습니다. 1. YOLOv9 방법론 - PGI 앞서 .. 2024. 3. 15. 이전 1 다음
