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YOLOv9-s.pt权重使用教程：预下载模型直接调用方法

你是不是也遇到过这种情况：刚想用YOLOv9跑个目标检测，结果第一步下载权重就卡住了？网速慢、链接失效、路径不对……一堆问题接踵而来。别急，这篇教程就是为你准备的。

我们使用的这个镜像环境已经帮你把所有麻烦事都处理好了——YOLOv9-s.pt 权重文件已经预先下载并放置在正确路径下，你只需要几步就能直接调用，马上看到检测效果。无论你是想快速测试模型能力，还是准备开始训练自己的数据，都能无缝衔接。

接下来我会带你一步步从环境激活到推理、再到训练，手把手教你如何高效利用这个“开箱即用”的YOLOv9官方版镜像。

1. 镜像环境说明

这个镜像不是随便搭的，它是基于 WongKinYiu/yolov9 官方代码库构建的完整深度学习工作环境，省去了你自己配置依赖时可能踩的各种坑。

整个系统预装了训练、推理和评估所需的全部组件，特别适合做目标检测项目开发或实验研究。以下是核心配置信息：

• 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 等常用库一应俱全
• 代码位置:/root/yolov9

也就是说，你一进环境，代码有了、依赖齐了、GPU支持也配好了，唯一要做的就是激活环境，开始干活。

2. 快速上手

2.1 激活环境

镜像启动后，默认进入的是base环境。你需要先切换到专为YOLOv9配置好的conda环境中：

conda activate yolov9

这一步非常重要。如果不激活环境，可能会提示找不到模块或者PyTorch不支持CUDA。只要执行上面这条命令，所有依赖都会自动对齐。

2.2 模型推理 (Inference)

现在我们来让模型真正“动起来”。既然权重已经预下载好了，我们可以立刻进行一次图像检测测试。

首先，进入代码目录：

cd /root/yolov9

然后运行以下命令，对一张示例图片进行目标检测：

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

让我们拆解一下这条命令的关键参数：

• --source: 输入源，这里是一张马群的照片（horses.jpg），位于默认数据目录中
• --img: 图像输入尺寸设为640×640，这是YOLO系列常用的分辨率
• --device 0: 使用第0号GPU进行推理（如果你有多个GPU可调整编号）
• --weights: 指定模型权重文件路径，正是我们关心的yolov9-s.pt
• --name: 输出结果保存的文件夹名称

运行完成后，检测结果会自动保存在：

/root/yolov9/runs/detect/yolov9_s_640_detect

你可以通过可视化工具查看生成的图片，比如里面会有边界框标注出每一匹马的位置，并带有类别标签和置信度分数。

小贴士：如果你想换自己的图片测试，只需把--source改成你的图片路径即可，例如：

python detect_dual.py --source '/your/path/to/image.jpg' ...

2.3 模型训练 (Training)

如果你不只是想跑个demo，而是打算用自己的数据集训练模型，那也没问题。这个镜像同样支持端到端的训练流程。

下面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

我们逐个解释这些关键参数：

• --workers 8: 数据加载线程数设为8，提升IO效率
• --device 0: 使用GPU 0 进行训练
• --batch 64: 批次大小为64，适合显存较大的显卡（如A100/V100等）
• --data data.yaml: 数据配置文件，需按YOLO格式组织你的数据集
• --img 640: 输入图像统一缩放到640×640
• --cfg: 模型结构定义文件，这里是轻量级的yolov9-s.yaml
• --weights '': 初始权重为空字符串，表示从头开始训练（scratch training）
• --name: 训练任务命名，结果将保存在runs/train/yolov9-s目录下
• --hyp: 使用高增益的超参数配置，适合冷启动训练
• --epochs 20: 总共训练20轮
• --close-mosaic 15: 在最后15轮关闭Mosaic数据增强，提高收敛稳定性

如果你希望基于已有权重做微调（fine-tune），可以把--weights参数改为'./yolov9-s.pt'，这样就能加载预训练模型继续训练。

3. 已包含权重文件

最让人省心的一点来了：yolov9-s.pt权重文件已经在镜像中预下载完成！

它就放在/root/yolov9目录下，无需你手动 wget 或 git lfs pull，也不会因为网络问题中断下载。

这意味着什么？

• 不用再找第三方链接下载模型
• 避免因版本不一致导致报错
• 节省至少10分钟以上的等待时间
• 可立即用于推理或作为微调起点

你可以随时检查该文件是否存在：

ls -lh /root/yolov9/yolov9-s.pt

正常情况下你会看到类似这样的输出：

-rw-r--r-- 1 root root 204M Apr 5 10:30 yolov9-s.pt

文件大小约204MB，符合YOLOv9-s的标准体量。

提醒：请勿随意删除此文件。如果误删，重新下载可能需要访问GitHub Releases或Hugging Face Hub获取官方权重。

4. 常见问题

虽然这个镜像是“开箱即用”的设计，但在实际使用过程中仍有一些细节需要注意。以下是新手常遇到的问题及解决办法：

数据集准备

YOLO系列模型要求数据集遵循特定格式。你需要确保：

1. 标注文件是.txt格式，每行代表一个物体，格式为：class_id center_x center_y width height（归一化坐标）
2. 每张图片对应一个同名的.txt文件
3. 在data.yaml中正确设置train,val,nc（类别数）和names（类别名列表）

例如，一个典型的data.yaml内容如下：

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

环境激活问题

很多用户反映“明明安装好了却报错找不到torch”，原因往往是没有激活正确的conda环境。

记住：每次进入容器后，第一件事就是运行：

conda activate yolov9

你可以通过以下命令确认当前环境是否正确：

which python

如果返回的是/opt/conda/envs/yolov9/bin/python，说明环境已激活成功。

GPU不可用怎么办？

如果出现CUDA not available错误，请检查：

1. 是否分配了GPU资源（云平台需选择带GPU的实例类型）
2. Docker启动时是否正确挂载了NVIDIA驱动（通常由平台自动处理）
3. 运行nvidia-smi查看GPU状态

若一切正常但依然无法使用GPU，可以尝试重启容器或联系平台技术支持。

5. 参考资料

• 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，包括更多模型变体（如YOLOv9-c、YOLOv9-e）、导出ONNX方法、性能对比等高级功能
• 论文地址: arXiv:2402.13616 ——《YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information》

建议你在深入使用前通读一遍官方文档，尤其是关于PGI（Programmable Gradient Information）和CSPDarknet结构改进的部分，有助于理解YOLOv9为何能在保持轻量化的同时实现更高精度。

6. 引用

如果你在科研项目或论文中使用了YOLOv9，请引用原作者的工作：

@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} }

此外，YOLOv9的技术基础还源自YOLOR，也可一并引用：

@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} }

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