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YOLOv9代码根目录定位：/root/yolov9路径操作指南

YOLOv9 官方版训练与推理镜像
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。

1. 镜像环境说明

该镜像为YOLOv9的完整运行环境提供了高度集成的一站式解决方案，特别适合希望快速开展目标检测任务的研究人员和开发者。无需手动配置复杂的依赖关系，所有组件均已预先安装并测试通过。

• 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 等常用科学计算与可视化库
• 代码位置:/root/yolov9

整个环境以 Conda 虚拟环境方式封装，避免与其他项目产生冲突。启动后默认处于base环境，需手动激活yolov9环境方可执行训练或推理脚本。

你可以在任意阶段通过以下命令查看当前环境中的包列表，确认依赖完整性：

conda list

此外，PyTorch 与 CUDA 的版本组合已针对高性能推理和训练进行了优化，在支持 Tensor Cores 的 GPU 上可充分发挥混合精度训练的优势。

2. 快速上手

2.1 激活环境

镜像启动后，默认进入的是 Conda 的base环境。为了使用 YOLOv9 所需的特定依赖，请先激活专用环境：

conda activate yolov9

激活成功后，终端提示符前通常会显示(yolov9)标识，表示当前已处于正确的运行环境中。

提示：如果遇到conda: command not found错误，请检查是否正确挂载了 Conda 初始化脚本，或尝试重新登录终端以加载环境变量。

2.2 模型推理 (Inference)

接下来，进入 YOLOv9 的主代码目录：

cd /root/yolov9

这是所有操作的核心起点。该路径下包含了模型定义、训练脚本、推理逻辑以及示例数据。

现在可以运行一个简单的推理测试来验证环境是否正常工作。使用内置的马匹图片进行目标检测：

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

参数说明如下：

• --source：输入图像路径（支持单图、视频或多图文件夹）
• --img：推理时输入图像尺寸（640×640 是常见设置）
• --device：指定使用的 GPU 编号（0 表示第一块 GPU）
• --weights：模型权重文件路径
• --name：输出结果保存的子目录名称

执行完成后，检测结果将保存在runs/detect/yolov9_s_640_detect目录中，包括原图上叠加边界框和类别标签的可视化图像。

你可以通过 Jupyter 或文件下载功能查看这些结果图像，确认模型是否准确识别出画面中的马匹。

2.3 模型训练 (Training)

如果你有自己的数据集并希望微调或从头训练 YOLOv9 模型，可以直接调用训练脚本。

以下是使用单张 GPU 进行训练的典型命令示例：

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

各参数含义如下：

• --workers：数据加载线程数，建议根据 CPU 核心数调整
• --batch：每批次处理的图像数量，受显存限制
• --data：数据配置文件路径，需包含训练集、验证集路径及类别信息
• --cfg：模型结构配置文件，这里使用轻量级的yolov9-s
• --weights：预训练权重路径，留空表示从零开始训练
• --hyp：超参数配置文件，控制学习率、数据增强强度等
• --epochs：总训练轮数
• --close-mosaic：在最后若干轮关闭 Mosaic 数据增强，提升收敛稳定性

训练过程中，日志和检查点会自动保存在runs/train/yolov9-s目录下，包括：

• 每轮权重（last.pt 和 best.pt）
• 损失曲线图
• mAP 评估指标图表
• 验证集预测样例图

这些内容可用于后续分析模型表现和调优策略。

3. 已包含权重文件

镜像内已预下载yolov9-s.pt权重文件，并存放于/root/yolov9根目录下，方便用户直接用于推理或作为迁移学习的起点。

该权重是官方发布的轻量级版本（small），在保持较高检测精度的同时具备较快的推理速度，适用于边缘设备部署或实时场景应用。

你也可以自行替换为其他变体（如yolov9-m.pt、yolov9-c.pt）或自定义训练所得的.pt文件。只需将其上传至/root/yolov9并更新命令中的--weights参数即可。

注意：若要加载自定义权重，请确保其结构与当前模型配置（.yaml文件）匹配，否则会报错。

4. 常见问题

数据集准备

YOLO 系列模型要求数据按照特定格式组织。请确保你的数据集满足以下结构：

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

其中：

• images/存放原始图像
• labels/存放对应的标注文件（每张图一个.txt文件，格式为 class_id center_x center_y width height，归一化到 [0,1]）
• data.yaml包含类名列表和数据集路径，例如：

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

修改data.yaml中的路径指向你的实际数据位置后，即可在训练命令中引用它。

环境激活失败

部分用户反馈镜像启动后无法识别conda命令，这通常是由于 Shell 初始化未加载 Conda 导致。

解决方法如下：

1. 检查 Conda 是否已初始化：

source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh

2. 再次尝试激活环境：

conda activate yolov9

3. （可选）将初始化命令写入 shell 配置文件，避免每次重复操作：

echo "source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc

之后新打开的终端将自动支持conda命令。

5. 参考资料

• 官方仓库: WongKinYiu/yolov9
  包含最新代码更新、模型变体、训练技巧和高级功能说明。

• 文档说明: 详细用法请参考官方库中的README.md文件，涵盖多卡训练、ONNX 导出、TensorRT 加速等内容。

我们强烈建议定期查阅官方仓库，获取最新的性能优化建议和 bug 修复补丁，尤其是在进行生产级部署前。

6. 引用

若你在科研工作中使用了 YOLOv9，请引用以下论文：

@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} }

同时，YOLOv9 的设计也继承了 YOLOR 的思想基础，相关研究也可参考：

@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} }

正确引用不仅体现学术规范，也有助于推动开源社区持续发展。

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