5个YOLOv9部署教程推荐：一键镜像开箱即用，省时提效

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部署场景。

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

该环境已在主流GPU平台上完成兼容性测试，支持NVIDIA A100、V100、RTX 30/40系列显卡，确保在不同硬件条件下均可稳定运行。

2. 快速上手

2.1 激活环境

镜像启动后，默认进入 Conda base 环境。请执行以下命令激活专用的yolov9虚拟环境：

conda activate yolov9

激活成功后，终端提示符前会显示(yolov9)标识，表示已进入配置好的深度学习环境。

2.2 模型推理 (Inference)

进入 YOLOv9 源码目录：

cd /root/yolov9

使用预置的小马图片进行推理测试：

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：输入图像路径
--img：推理图像尺寸（640×640）
--device：指定GPU设备编号（0 表示第一块GPU）
--weights：模型权重文件路径
--name：输出结果保存目录名称

推理完成后，检测结果将保存在runs/detect/yolov9_s_640_detect目录下，包含标注框的可视化图像。

2.3 模型训练 (Training)

使用单卡 GPU 进行模型训练的完整示例命令如下：

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 8：数据加载线程数
--batch 64：批量大小，根据显存可适当调整
--data data.yaml：数据集配置文件路径
--cfg：模型结构配置文件
--weights ''：从零开始训练（空字符串），若需微调可指定.pt权重路径
--hyp：超参数配置文件，scratch-high.yaml适用于从头训练
--epochs 20：总训练轮数
--close-mosaic 15：在最后15个epoch关闭Mosaic增强，提升收敛稳定性

训练日志与权重将自动保存至runs/train/yolov9-s目录。

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，可直接用于推理或作为微调起点。该权重在COCO数据集上具备良好的泛化能力，适合大多数通用目标检测任务。

如需其他变体（如yolov9-m,yolov9-c,yolov9-e），可通过官方渠道下载并放入对应目录即可使用。

4. 常见问题

数据集准备：请确保你的自定义数据集按照 YOLO 格式组织，每张图像对应一个.txt标注文件，类别索引从0开始。同时更新data.yaml中的train,val,nc,names字段以匹配实际路径与类别数量。
环境未激活导致报错：镜像默认处于base环境，必须手动执行conda activate yolov9才能使用正确依赖。若出现ModuleNotFoundError或CUDA not available错误，请优先检查当前环境是否正确激活。
显存不足问题：若训练时出现OOM（Out of Memory）错误，建议降低--batch值，或启用梯度累积（通过--accumulate参数设置）来维持有效批大小。
多卡训练支持：本镜像支持多GPU训练，只需将--device改为多个设备编号，例如--device 0,1即可启用 DataParallel 模式。

5. 参考资料

官方仓库: WongKinYiu/yolov9
包含完整源码、模型结构定义、训练脚本及最新更新说明。
文档说明：详细用法请参考官方库中的README.md文件，涵盖数据预处理、模型导出、ONNX转换等高级功能。
论文链接：arXiv:2402.13616 —— YOLOv9 原始论文，深入讲解PGI（Programmable Gradient Information）机制与架构设计思想。

6. 引用

@article{wang2024yolov9, title={{YOLOv9}: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information}, author={Wang, Chien-Yao and Liao, Hong-Yuan Mark}, booktitle={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} }