YoloV8和YoloV9都是深度学习算法中的目标检测模型，其中YoloV8基于ResNet-50特征提取网络，YoloV9则基于CSPDarknet作为特征提取网络。

相较于YoloV8，YoloV9在模型精度和速度上都有所提升。此外，YoloV9引入了类似于SPP模块的PANet，可以提高检测分辨率，同时也使用了检测分支和分割分支来提高检测精度。虽然YoloV9相比YoloV8的提升显著，但是性能更优的检测模型如EfficientDet或者Detr在现阶段依然是更加优秀的选择。