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Yolov9：使用可编程梯度信息学习要学习的内容
摘要。今天的深度学习方法着重于如何设计目标函数以使预测尽可能接近目标。同时，必须设计适当的神经网络体系结构。现有方法忽略一个事实，即当输入数据逐层特征转换时，会丢失大量信息。本文深入研究了信息瓶颈和可逆功能的重要问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深网所需的各种更改以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，以便可以获取可靠的梯度信息以更新网络参数。此外，设计了轻巧的网络体系结构 - 一般有效的层聚合网络（GELAN）。Gelan确认PGI在轻量级模型上取得了卓越的成绩。我们在MS可可对象检测数据集上验证了所提出的Gelan和PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的状态方法相比，Gelan仅使用常规召集操作员来实现更好的参数利用。PGI可用于从轻量级到大型的各种型号。它可用于获取完整的信息，因此，与使用大型数据集进行预训练的最新模型可以实现训练范围的模型，比较结果如图1。源代码在https://github.com/wongkinyiu/yolov9上发布。
所有生物在公开识别中均等
在开放式识别（OSR）中，有前途的策略正在利用伪未知的数据，因为K已知类别是额外的K + 1-分类，以明确模型开放空间。然而，由于未知的类别 - 不稳定和尺度敏捷，因此相对于已知类别的未知类别而言是不平等的。这种不可避免地不仅会破坏未知类别的固有分歧，而且会造成阶级和实例不平衡的不平衡和未知类别之间的不平衡。理想情况下，OSR问题应将整个类空间建模为K +∞，但是列举所有未知数是不切实际的。由于OSR的核心是有效地对已知类别的边界进行建模，因此这意味着只关注接近目标已知类别边界的未知数似乎足够了。因此，作为妥协，我们使用新颖的概念目标吸引了无限的类（TAU）将开放类别从无限转换为K，并提出了一个简单而又有效的框架，并使用t arge-aget-a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a vare u niversum（dctau）。在详细的指导下，在已知的已知类别的指导下，Tau会自动将未知类别从前1个扩展到K，从而有效地减轻了分布的破坏和上面提到的不平衡问题。然后，设计了一种新颖的双重对比（DC）损失，在此实例中，无论已知或tau不管是与各自的负面因素对比的阳性。实验结果表明DCTAU设置了一个新的最先进。
足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。