YOLOv5 完整网络模型可视化 pytorch netron

最新推荐文章于 2025-10-24 16:52:56 发布
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#神经网络 #深度学习 #pytorch

本文分享使用pytorch可视化工具netron查看YOLOv5网络模型结构的方法。先通过pip命令安装并执行netron，在网页打开。在YOLOv5中保存模型为pt文件，拖入网页查看。若想看到完整结构，可创建输入x，用torch.jit.trace()跟踪网络。

本文分享使用pytorch可视化工具netron查看YOLOv5网络模型结构。

正常在控制台pip命令安装

pip install netron

执行netron

C:\Users>netron
Serving at http://localhost:8080

网页打开
在这里插入图片描述
在YOLOv5中，打开网络模型主文件yolo.py。

在这里插入图片描述
将模型保存为一个pt文件

# Create model
model = Model
最低0.47元/天 解锁文章
【yolo】使用 Netron 可视化深度学习模型：从 YOLOv1 到 YOLOv8 的探索
songhuangong123的博客
03-21 1639
Netron 是一个用于可视化神经网络模型结构的工具，支持多种深度学习框架的模型文件格式。模型可视化：支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras 等格式，能够以图形化的方式展示模型的网络结构。参数查看：可以查看每一层的输入输出维度、权重参数等详细信息。跨框架支持：方便在不同框架之间进行模型转换和迁移。轻量化与易用性：提供网页版和桌面版，无需复杂配置即可使用。官网地址当我将一个onnx模型拖到网页时，你将得到一幅图。我主要看这个输出，你知道为啥是：198400吗？
YOLOv8网络结构可视化，全图见文尾
crasher123的博客
08-08 3473
由于 ultralytics采用pip的方式了，所以如果拉取源码后想直接调试，则在exporter.py文件中增加pip引导路径，否则报错找不到ultralytics模块。如果训练完毕，可以直接查看.pt文件所采用的网络结构，也是采用netron，将best.pt拖到netron里面，但是注意此时每个小模块的细节会被隐藏，只能看到粗略效果。ONNX作为一种开放的深度学习模型表示格式，旨在实现深度学习框架之间的模型转换和迁移。ONNX文件采用标准的Protobuf格式进行存储，可以存储神经网络的结构和参数。
Yolov5l可视化网络结构图
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江南研习社
07-29 3万+
Yolov5共有四种网络结构，每种网络深度和宽度上都不相同。 (1) Yolov5s可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolov5m可视化网络结构图：点击查看 (3) Yolov5l可视化网络结构图：点击查看 (4) Yolov5x可视化网络结构图：点击查看 ...
YOLOv5超详细的入门级教程（代码篇）（一）——网络结构可视化
“知识最大的敌人不是无知，而是错觉”
05-11 4787
Pytorch-YOLOv5Inference模型结构简单网络结构模型详细架构References 先说些废话，好久没写blog，最近一直在忙保研的乱七八糟的事，想要提加权、搞机试、搞科研经历、搞论文，发现自己无法focus在重点上，可以说是非常失败的开学前7周，接下来的两个月会focus在科研经历和论文上，再也不让乱七八糟的事情冲昏自己的头脑了！大不了就六七月份爆肝1个月acm题嘛！！我觉得我还是比较适合一个事情天天爆肝，思路断了之后效率可以说是低得很。 总之，状态在回到正轨上，要开始弯道超车了，哼。
模型不是黑箱：Netron 让 YOLOv11 的每个算子“有图有真相”
最新发布
qq_46644077的博客
10-24 936
当模型越训越大、导出链路越拉越长时，我们常常会卡在一个朴素却关键的问题上——我到底在跑一张怎样的网络？代码里到处是模块封装、配置继承与自动导出，权重文件（.onnx / .pt / .tflite …）能跑，但结构却像雾里看花：分支在哪里汇合？通道数是否按设计递增？下采样/上采样是否一致？这直接影响到我们解释模型、定位瓶颈与排查部署差异（如 PyTorch vs TensorRT）。基于这个需求，我决定用 Netron 把模型“摊开给自己看”。
yolov5特征图可视化
shenhaibb_的博客
12-19 4290
今天想做特征图可视化，看到csdn上已经有大佬做了，大家可以去参考一下 传送门：yolov5特征图可视化_Silence_Zzz的博客-优快云博客_yolov5特征图可视化 我在做的过程中发现了源代码里有可视化的代码，上面那篇博客上没有可能是作者还没更新仓库 我们要进行特征图可视化操作，只需要在yolo.py里找到这个函数 然后detect你要检测的图片 如果要可视化指定模块的特征图，只需要把代码改成 效果如下： 以上 ...
YOLOv5的详细结构可视化----记录学习贴
TingHuadeQ的博客
03-22 1832
本文基于pycharm编译器下使用YOLOV5 6.0版本 1.在控制台安装onnx包 pip install onnx 2.运行export.py文件（未改动则直接在yolov5项目文件下） 默认是生成yolov5s.pt的onnx文件 3.下载Netern 直接用.exe安装到本地 https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.6.5 4.用Netern打开之前生成的yolov5s.onnx文件即可生成 本文参考这篇文章 学习记录h
Yolov5网络可视化 (2022持续更新)
M_ovo的博客
07-26 5586
Yolov5系列最新模型和网络结构图片，持续更新 2022.7.26
window系统下 利用netron将YOLOv5 v6.1 完整网络模型可视化（另附yolov5 v6.1中yolov5s.pt的网络结构图）
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03-15 3216
前言： 学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。而netron是一个比较方便的可视化网络结构的工具。 但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，但netron对pt格式的文件兼容性并不好，直接使用netron工具打开，会发现，根本无法显示全部网络。 因此我们需要先将pt->onnx的折中方式，使用netron可是化yolov5的网络结构。 一、 下载netron GitHub - lutzroeder/netron: Visualizer f
深度学习网络模型可视化神器Netron安装与使用，可用于（tensor、pytorch、caffe、keras等多种框架）
qq_48455792的博客
08-26 1370
在你的环境中安装Netron 我的环境是新建的项目环境yolov4_pytorch，激活环境命令行前面括号会显示该环境名，然后安装netron pip install netron 安装完成 Netron简单使用 如图，找到网络的配置文件，这里是darknet的配置文件 找到文件的目录，在bash中（注意是bash也就是win的命令框，而不是python代码）输入： netron 文件绝对路径 就会得到一个HTLM服务，复制网页地址（http://localhost:8080），在浏览器打开即可
YOLOv5可视化界面
心之所向
08-10 4726
激活之前的虚拟环境yolov5在该环境的终端输入以下命令输入找到当前使用的Python的路径找到该路径下的designer.exe文件（/Lib/site-packages/PySide6/designer.exe），然后发送到桌面创建快捷方式。
yolov5 Grad-CAM热力图可视化
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10-10 2939
yolov5 Grad-CAM热力图可视化 本文基于yolov5-7.0（复现日期为：24/10/10）版本进行修改 参考：https://github.com/pooya-mohammadi/yolov5-gradcam 简介 ​ 对于目标检测算法来说，对于所检测的图像到底哪些区域是神经网络所关注的，是可以通过热力图可视化进行观察的；有助于观察我们的模型在进行检测的时候所关注的地方是哪里，这对于模型检测时候的可解释性有了非常直观的感受； 下面举个例子： 假设上面是一个猫狗分类的目标检测模型，第二幅图为模
yolov5可视化total_loss和acc
qq_43353981的博客
12-31 2792
yolov5中使用tensorboard可视化total_loss和acc
YOLOv5深度可视化解析
GG的博客
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前言： 目标检测是计算机视觉一个重要的领域。物体检测（object detection）是计算机视觉中一个重要的分支，其大致功能是识别一组预定义的对象类，比如说人、汽车、自行车、动物。并使用边界框（矩形框/bounding box）描述图像中每个检测到的图像位置。通常我们会使用最小边界框（矩形框/bounding box）框出目标物体位置，并进行分类。但是通常对象的形状往往是不规则的，所以另一种代替的方法是图像分割技术，图像分割技术一般会精确到像素级。 物体检测的两个步骤可以概括为： 步骤一：检.
卷积神经网络中的图像特征——以YOLOv5为例进行可视化
python_plus的博客
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本文以YOLOv5网络为例，可视化展示了原始图像经过每一层网络后的输出特征图（共23层，逐层可视化），并介绍了图像低层特征、高层特征以及特征融合的内容。
yolov5 Grad-CAM可视化，以及对可视化过程的分析
allrubots的博客
10-22 1万+
实验记录
Yolov5结构分析和可视化介绍
2401_84786396的博客
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Backbone网络负责从输入图像中提取有用的特征，通过一系列的卷积层和池化层逐步降低特征图的尺寸同时增加通道数，以保留和提取图像中重要的特征。Neck网络‌：位于Backbone和Head之间，YOLOv5使用FPN（特征金字塔网络）和PAN（路径聚合网络）结构。Neck网络的作用是在主干网络提取的特征基础上，进一步进行特征融合和上采样操作，提供更高级的语义信息和适应不同尺度图片的能力。在检测到目标后，通过损失函数计算预测框与真实框之间的差异，并使用NMS处理重叠的目标框，以得到最终的检测结果。
新鲜出炉的 yoloV5可视化实战项目（1）
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07-20 2995
了解到目标检测算法，越来越觉得有意思，希望能做一些更有趣的东西，发现yolov5是个非常牛逼的框架，做点东西实践下，顺便记录下学习的历程，方便复习。，目前已更新到v7版本，我们还是用v5版本。如遇到问题或疑问，可以直接留言或私信。本项目的代码已上传至github。...
YOLOV5学习笔记（八）——可视化任意特征层
HUASHUDEYANJING的博客
08-31 5526
神经网络是一个黑盒子的概念，能够让特征层可视化，对网络的更改有很大的作用。
yolov1完整模型可视化
03-08
<think>好的，我需要帮助用户查找YOLOv1模型的完整可视化方法和资源。首先，用户提到了YOLOv8和YOLOv11的相关引用，但他们的需求是关于YOLOv1的。我需要先回忆YOLOv1的结构特点，然后思考有哪些常见的模型可视化工具和方法适用于它。 YOLOv1是第一个版本，结构相对简单，主要包含卷积层和全连接层。可视化模型结构通常可以使用工具如Netron，这是一个支持多种框架模型可视化的工具。用户可能需要加载YOLOv1的模型文件（比如.cfg或.pt）到Netron中查看层次结构。另外，论文中的结构图也是一个重要资源，用户可能需要查阅原始论文或相关的技术博客，这些地方通常会有模型的结构示意图。 接下来，用户可能需要代码实现的可视化，比如使用Keras或PyTorch的summary功能，或者通过绘图库如Graphviz生成结构图。但YOLOv1可能没有官方实现的现代框架版本，所以可能需要用户自己根据论文描述构建模型，再进行可视化。例如，使用Keras构建模型后，调用plot_model函数生成结构图。 另外，用户提到的引用[2]中有一个基于PySide6的可视化界面，但那是针对YOLOv11和YOLOv8的。可能需要提醒用户该工具可能不直接支持YOLOv1，但可以借鉴其思路，自行开发或调整代码。 还要考虑到用户可能需要训练过程的可视化，比如损失曲线、检测结果的可视化，这部分可以通过TensorBoard或Matplotlib实现。例如，在训练脚本中记录损失值，然后用Matplotlib绘图。 最后，需要验证提到的资源是否仍然可用，比如提供的GitHub链接或工具是否支持YOLOv1。例如，Netron是否支持较旧的模型格式，或者是否需要转换格式。如果用户只有论文中的结构描述，可能需要指导他们如何根据描述使用工具生成结构图。 总结步骤：1. 使用Netron工具直接可视化模型文件；2. 查阅原始论文和博客获取结构图；3. 使用代码库构建模型并生成可视化；4. 利用训练过程的可视化工具；5. 参考现有GUI工具的思路进行自定义开发。</think>### YOLOv1模型结构可视化方法及资源 #### 1. **使用Netron工具直接可视化** - **方法**：YOLOv1的模型文件（如`.cfg`或Darknet格式的权重文件）可通过Netron在线工具或本地应用快速解析。例如，将模型文件拖入Netron界面即可自动生成层次结构图，包含卷积层、全连接层和输出维度等信息[^1]。 - **资源**： - Netron官网：[https://netron.app/](https://netron.app/) - 示例代码加载Darknet模型： ```python import netron netron.start('yolov1.cfg') # 假设已有配置文件 ``` #### 2. **论文与博客中的结构图** - **原始论文**：YOLOv1的论文《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》包含完整的模型结构图，展示了24个卷积层和2个全连接层的设计[^2]。 - **技术解析**：部分博客（如Towards Data Science或Medium）会对YOLOv1进行图解，例如： - [YOLOv1详解](https://towardsdatascience.com/yolov1-you-only-look-once-real-time-object-detection-explained-ff1b85c80639) #### 3. **代码实现与可视化** - **PyTorch/Keras实现**：通过代码构建YOLOv1模型，并使用框架内置功能生成结构图： ```python # PyTorch示例 import torch from torchsummary import summary class YOLOv1(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 定义卷积层和全连接层... model = YOLOv1() summary(model, (3, 448, 448)) # 输出各层参数 ``` - **Graphviz绘图**：结合`torchviz`库生成计算图： ```python from torchviz import make_dot x = torch.randn(1, 3, 448, 448) y = model(x) make_dot(y, params=dict(model.named_parameters())).render("yolov1", format="png") ``` #### 4. **训练过程可视化** - **TensorBoard日志**：记录训练时的损失和mAP指标： ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch) ``` - **检测结果可视化**：使用OpenCV或Matplotlib绘制预测框： ```python import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2) cv2.imshow('Detection', image) ``` #### 5. **自定义GUI工具参考** - 虽然引用[^2]中的GUI工具针对YOLOv8/YOLOv11，但其PySide6框架代码可适配YOLOv1： - 修改模型加载逻辑，替换为YOLOv1的权重和配置文件。 - 示例代码片段（图像检测部分）： ```python def detect_image(self, img_path): # 加载YOLOv1模型并进行推理 results = self.model.predict(img_path) self.display_results(results) ``` ---
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