YOLOv9中的Programmable Gradient Information (PGI)和Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN)技術具有廣泛的應用潛力，不僅限於物體檢測任務。PGI的設計旨在改善梯度流和模型穩定性，這一特性對於分類和分割等其他深度學習任務同樣重要。在分類任務中，PGI可以幫助模型更有效地學習特徵，減少梯度消失的問題，從而提高分類準確性。對於分割任務，GELAN的多層特徵聚合能力可以增強模型對於細節的捕捉，特別是在處理複雜背景或小目標時。因此，這些技術的應用不僅能提升物體檢測的性能，還能為其他深度學習任務帶來顯著的改進。