使用yolov9进行目标检测

一、论文和代码地址

论文地址
yolov9项目代码

二、下载以及使用yolov9进行目标检测流程

首先需要从github上拉取yolov9的仓库，下载预训练权重文件yolov9-c.pt到当前文件夹，创建data/images文件夹，并将要推理的图片放到文件夹中，直接运行detect.py文件，它会自动安装需要的依赖，具体代码如下

代码如下（示例）：

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git //拉取仓库

python detect.py --weights yolov9-c.pt 

检测结果如下：

注意：
所需环境为：

1. python 环境为3.8
2. torch版本为1.8.0+cu111
3. torchvision版本为0.9.0+cu111

可能遇到的error：

  File "/home/mjy/yolov9/utils/general.py", line 905, in non_max_suppression
   device = prediction.device
AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

据我所知，第902行如下代码并未执行，所以prediction的类型依然为list

if isinstance(prediction, (list, tuple)):  # YOLO model in validation model, output = (inference_out, loss_out)
        prediction = prediction[0]  # select only inference output

解决办法：
直接将if判断去掉将 prediction = prediction[0]放到外面。