论文摘要：如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数服务器托管网，使得模型的预测结果能够最接近真实情况。 同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。 现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。 本文将深入研究数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。 我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念来应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。 PGI可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。 此外，还设计了一种新的轻量级网络架构——基于梯度服务器托管网路径规划的通用高效层聚合网络（GELAN）。 GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。 我们在基于 MS COCO 数据集的目标检测上验证了所提出的 GELAN 和 PGI。 结果表明，与基于深度卷积开发的最先进方法相比，GELAN 仅使用传统的卷积算子即可实现更好的参数利用率。 PGI 可用于从轻型到大型的各种模型。 它可以用来获取完整的信息，使得从头开始训练的模型能够比使用大数据集预训练的state-of-the-art模型获得更好的结果
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.13616
代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9?tab=readme-ov-file
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