YOLO v9的工作重点是可编程梯度信息和GELAN。后者好像没啥用，核心点事PGI（可编程梯度信息），这个trick即为添加浅层的任务分支辅助模型优化浅层特征。根据代码绘制了模型框架图（基于yolov9-c.yaml）:
其中输出全部交由检测头处理，检测头的处理示意图为：
其中黄色部分即为PGI部分，和论文的图有点不一样，这也体现了可编程这三个字的含义，这种结构你可以随意配置。绘图不易，转载请注明出处。
