YOLOv9一文详解：从安装到训练再到推理的全链路实践

1. 镜像环境说明

本镜像基于 YOLOv9 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。用户无需手动配置复杂的运行时环境，可直接进入模型开发与实验阶段，极大提升研发效率。

核心框架: pytorch==1.10.0
CUDA版本: 12.1
Python版本: 3.8.5
主要依赖: torchvision==0.11.0，torchaudio==0.10.0，cudatoolkit=11.3，numpy，opencv-python，pandas，matplotlib，tqdm，seaborn 等常用科学计算和视觉处理库
代码位置:/root/yolov9

该环境针对 YOLOv9 的训练和推理流程进行了充分优化，确保在主流 GPU 设备上能够高效运行。所有依赖均已通过兼容性测试，避免因版本冲突导致的运行错误。

2. 快速上手

2.1 激活环境

镜像启动后，默认处于base环境中。为使用 YOLOv9 所需的依赖，请先激活专用 Conda 环境：

conda activate yolov9

此命令将切换至名为yolov9的独立 Python 环境，其中已预装所有必要的包及其正确版本。

2.2 模型推理 (Inference)

进入 YOLOv9 项目根目录以执行推理任务：

cd /root/yolov9

使用以下命令进行图像目标检测示例：

python detect_dual.py --source './data/images/horses.jpg' --img 640 --device 0 --weights './yolov9-s.pt' --name yolov9_s_640_detect

参数说明： ---source：输入源路径，支持图片、视频或摄像头设备编号 ---img：推理时输入图像尺寸（默认 640×640） ---device：指定使用的 GPU 编号（0 表示第一块 GPU） ---weights：加载的预训练权重文件路径 ---name：结果保存子目录名称

推理完成后，输出图像将保存在runs/detect/yolov9_s_640_detect/目录下，包含边界框标注和类别置信度信息。

提示：若要对视频文件进行检测，只需将--source指向.mp4或其他视频格式文件即可。

2.3 模型训练 (Training)

YOLOv9 支持灵活的训练配置，适用于自定义数据集的迁移学习或从头训练（scratch training）。以下是一个典型的单卡训练命令示例：

python train_dual.py \ --workers 8 \ --device 0 \ --batch 64 \ --data data.yaml \ --img 640 \ --cfg models/detect/yolov9-s.yaml \ --weights '' \ --name yolov9-s \ --hyp hyp.scratch-high.yaml \ --min-items 0 \ --epochs 20 \ --close-mosaic 15

关键参数解析： ---workers：数据加载线程数，建议根据 CPU 核心数调整 ---batch：每批次样本数量，影响显存占用与梯度稳定性 ---data：数据集配置文件路径，需符合 YOLO 格式规范 ---cfg：模型结构定义文件，决定网络深度与宽度 ---weights：初始化权重路径，空字符串表示从零开始训练 ---hyp：超参数配置文件，控制学习率、数据增强强度等 ---close-mosaic：指定在最后若干轮关闭 Mosaic 数据增强，提升收敛稳定性

训练过程中，日志和检查点会自动保存在runs/train/yolov9-s/目录中，包括损失曲线图、精度指标（mAP）、权重文件等。

3. 已包含权重文件

镜像内已预下载轻量级模型yolov9-s.pt，位于/root/yolov9目录下，可供直接用于推理或作为微调起点。该权重基于 MS COCO 数据集训练，具备良好的通用检测能力。

如需获取其他变体（如yolov9-m,yolov9-c,yolov9-e），可通过官方渠道下载并放置于相同目录，随后在命令行中引用对应路径即可。

4. 常见问题

数据集准备

YOLOv9 要求数据集遵循标准 YOLO 格式组织，具体结构如下：

dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ └── data.yaml

其中data.yaml文件应包含以下字段：

train: ./dataset/images/train val: ./dataset/images/val nc: 80 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

请根据实际路径修改train和val字段，并确保标签文件.txt与图像一一对应。

环境激活失败

部分用户可能遇到conda activate yolov9报错的情况，通常是由于 Shell 初始化未完成所致。可尝试以下修复步骤：

source ~/miniconda3/bin/activate conda activate yolov9

或重新初始化 Conda：

~/miniconda3/bin/conda init bash

然后重启终端或执行source ~/.bashrc生效。

显存不足问题

当出现 CUDA out of memory 错误时，可通过降低--batch批次大小缓解。例如改为--batch 32或--batch 16，同时适当减少--workers数量以降低内存压力。

此外，启用梯度累积（gradient accumulation）可在小批量下模拟大批次训练效果：

--accumulate 2

5. 参考资料

官方仓库: WongKinYiu/yolov9
提供完整源码、模型定义、训练脚本及最新更新日志。
文档说明: 详细用法请参考官方库中的README.md文件，涵盖多卡训练、ONNX 导出、TensorRT 加速等内容。
论文原文:
bibtex @article{wang2024yolov9, title={{YOLOv9}: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information}, author={Wang, Chien-Yao and Liao, Hong-Yuan Mark}, journal={arXiv preprint arXiv:2402.13616}, year={2024} }

YOLOv9 引入“可编程梯度信息”（PGI）与“渐进式标签分配”（PLA）机制，在低资源场景下显著提升小目标检测性能。

相关研究支持:
bibtex @article{chang2023yolor, title={{YOLOR}-Based Multi-Task Learning}, author={Chang, Hung-Shuo and Wang, Chien-Yao and Wang, Richard Robert and Chou, Gene and Liao, Hong-Yuan Mark}, journal={arXiv preprint arXiv:2309.16921}, year={2023} }

YOLOv9 继承自 YOLOR 架构思想，在隐式知识建模方面进一步深化。