Yolov9_and_Clip-Open-Vocabulary-Object-Detection是一个基于YOLOv9的模型，它引入了CLIP（Conditional Language Model for Understanding）的文本与图像嵌入机制，实现了免训练的开放词汇图像检测。

在这个模型中，CLIP被用于将文本描述转换为图像特征表示。这些特征表示可以用于YOLOv9模型中的分类和定位任务。这样，即使没有大量的标注数据，也可以实现对开放词汇图像的检测。

此外，这个模型还使用了Clip来处理文本描述中的上下文信息。Clip是一种基于注意力机制的序列模型，它可以学习到文本描述中的上下文关系，从而提高模型在检测图像中的准确率。

总的来说，Yolov9_and_Clip-Open-Vocabulary-Object-Detection是一个基于深度学习技术的图像检测模型，它利用了CLIP和Clip等先进技术，实现了免训练的开放词汇图像检测。该项目基于Yolov9，引入CLIP的文本与图像嵌入机制，能实现免训练的开放词汇图像检测。