5个YOLO系列模型部署教程：YOLOv9镜像一键启动实操手册

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。适用于快速开展目标检测任务的科研与工程化部署，尤其适合在 GPU 环境下进行高效实验迭代。

1.1 核心技术栈配置

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等常用数据处理和可视化库
代码位置:/root/yolov9

该环境已通过严格测试，确保 YOLOv9 的train_dual.py和detect_dual.py脚本能稳定运行，避免因版本冲突导致的报错问题。

提示：镜像默认使用 Conda 管理虚拟环境，所有依赖均封装在名为yolov9的独立环境中，避免与其他项目产生干扰。

2. 快速上手

本节将引导您完成从环境激活到模型推理、训练的完整流程，帮助您在最短时间内验证 YOLOv9 的性能表现。

2.1 激活环境

镜像启动后，默认进入base环境。请执行以下命令切换至 YOLOv9 专用环境：

conda activate yolov9

激活成功后，终端前缀应显示(yolov9)，表示当前处于正确的 Python 环境中。

2.2 模型推理 (Inference)

进入 YOLOv9 项目根目录：

cd /root/yolov9

使用如下命令进行图像目标检测推理：

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
--img: 推理时输入图像尺寸（建议为 640）
--device: 使用的 GPU 设备编号（0 表示第一块 GPU）
--weights: 指定预训练权重文件路径
--name: 输出结果保存目录名称

推理结果（包括标注框图）将自动保存在runs/detect/yolov9_s_640_detect/目录下。

建议操作：可替换horses.jpg为自定义图像路径，验证模型在实际场景中的检测能力。

2.3 模型训练 (Training)

使用单卡 GPU 进行模型训练的典型命令如下：

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，根据 CPU 核心数调整
--batch: 批次大小，需根据显存容量合理设置（如显存不足可降至 32 或 16）
--data: 数据集配置文件路径，需符合 YOLO 格式
--cfg: 模型结构配置文件
--weights: 初始权重，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、数据增强等策略
--epochs: 训练总轮数
--close-mosaic: 在最后若干 epoch 关闭 Mosaic 增强，提升收敛稳定性

训练过程中，日志和权重将保存在runs/train/yolov9-s/目录中，包含损失曲线、mAP 指标及每轮 checkpoint。

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，无需额外手动下载即可直接用于推理或微调。

3.1 权重来源与用途

权重文件	模型类型	下载来源	推荐用途
`yolov9-s.pt`	小型主干网	官方发布	快速部署、边缘设备

若需使用更大容量模型（如yolov9-m.pt或yolov9-c.pt），可通过以下方式手动下载并放入对应目录：

wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-s.pt

4. 常见问题

在使用本镜像过程中，可能会遇到以下常见问题及其解决方案。

4.1 数据集准备

YOLO 系列模型要求数据集遵循特定格式组织。标准结构如下：

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

其中data.yaml需明确定义类别数量、类别名称及训练/验证集路径：

train: ./dataset/images/train val: ./dataset/images/val nc: 80 # 类别总数（COCO为80） names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 类别名列表

请根据您的实际数据修改data.yaml中的路径与类别信息。

4.2 环境激活失败

部分用户反馈无法找到yolov9环境，可能原因包括：

Conda 初始化未完成：执行source ~/.bashrc或重启 shell
环境未正确注册：检查/opt/conda/envs/是否存在yolov9文件夹
权限问题：以 root 用户身份运行时通常无权限问题，非 root 用户需确认 Conda 安装路径可访问

可通过以下命令查看可用环境列表：

conda env list

若未列出yolov9，请联系平台技术支持重新构建镜像。

4.3 显存不足（Out of Memory）

当出现CUDA out of memory错误时，建议采取以下措施：

降低--batch批次大小（如从 64 → 32 → 16）
减小--img输入分辨率（如从 640 → 320）
使用更小模型（如yolov9-s替代yolov9-c）
启用梯度累积（添加--accumulate 2参数）

5. 参考资料

为便于深入理解 YOLOv9 的设计原理与高级用法，推荐参考以下资源：

官方仓库: WongKinYiu/yolov9
文档说明: 详细用法请参考官方库中的README.md文件，涵盖模型变体、训练技巧、性能对比等内容

论文原文:

@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} }

@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} }

上述文献揭示了 YOLOv9 引入的“可编程梯度信息”机制，通过 E-ELAN 结构优化梯度流，显著提升小样本学习能力。