Yolov5s可视化网络结构图

最新推荐文章于 2025-06-17 09:34:34 发布
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#Yolov5 #深度学习 #目标检测

本文详细介绍了YoloV5的四种网络结构，包括Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x，并提供了与Yolov3和Yolov4的对比分析。推荐使用netron工具查看网络的详细结构，同时提供了下载链接和高清网络结构图。

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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

此外也放上Yolov3和Yolov4的网络结构，可以对比查看:
(1) Yolov3的可视化网络结构图：点击查看
(2) Yolov4的可视化网络结构图：点击查看

但最好的方式，还是使用netron工具打开cfg文件或者Yolov5的onnx文件，可以看到网络的各个细节，因此也放上下载链接，和大白画得网络结构图一起查看，思路更加清晰:
(1) 大白的另一篇文章《网络可视化工具netron详细安装流程》:点击查看
(2) Yolov3&Yolov4&Yolov5网络权重及高清网络结构图下载:点击查看
在这里插入图片描述

【目标检测-YOLO】YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）
博观约取，厚积薄发
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源码：GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0 由于YOLO v5 代码库在持续更新，如上图，有多个版本，每个版本的网络结构不尽相同。以下内容以 v5.0 为准，网络结构选用 yolov5s。 为了方便画图和理解网络结构，选用可视化工具：Netron 网页版进行可视化， 然后使用PPT作图。 在Releases · ultralytics/yolov5 · GitHub找到 v5.0中的Assets 中的yolov5s.pt并下载该权重。 下图为直接......
yolov5s.yaml中各参数作用意义及使用netron工具来可视化yolov5s的结构
沉醉于风中的博客
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一、yolov5s.yaml中各行（参数）所表示的意义 # parameters nc: 20 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple 控制模型的深度（BottleneckCSP个数） width_multiple: 0.50 # layer channel multiple 控制Conv通道channel个数（卷积核数量） # depth_multiple表示BottleneckCSP模块的缩放因子，将所有Bot
深度学习yolov5网络结构详解
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（注：原文链接是，我觉得这篇文章写的很好，所以自己手敲了一遍，并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章中的内容） （更：参考，从loss设计和anchor生成两方面深入理解yolov5的核心思想）
YOLOv5 全结构详解：网络模块、损失函数与检测头全解析
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输出层级特征图尺寸输出通道数P3/880×80256P4/1640×40512P5/3220×201024✅ 这些 anchor 是通过 K-Means 聚类 COCO 数据集得到的，与 YOLOv4 相同。│├─ Focus Layer → Conv + Slice 操作├─ CSPDarknet53 主干网络││ ├─ 上采样 + Concatenate│ └─ C3 Block + 下采样│模块内容✅ 主干网络CSPDarknet53（轻量化版本）
YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)
qq_44231797的博客
03-08 4万+
YOLOv5s模型介绍
5s.pdf网络结构
09-06
展现YOLOV V5的网络结构。yolov5 s net struct ,PDF ，如需下载，可以通过此链接进行下载。
yolov5s-5.0网络模型结构图
qianxun
01-04 4万+
看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的最多的是大白老师的，但是大白老师的yolov5得模型结构图不知道是哪个版本得，肯定不是5.0和6.0版本得。参考了大白老师得模型结构图和其他大佬的模型结构图，以及参考了yolov5得onnx。画出了以下得结构图，初次画不知道有些地方是否对不对，如果有错误，请大家指出。。。 这个模型结构图是用思维导图画出来得。这里面有几个点可能与其他人画的不一样。 1、5.0采用的激活函数是SiLU(),不再是LeaKyReLU()，所以这里
Yolov5s/Yolov8s网络结构图
Goodness2020的博客
02-01 9103
yolov8、yolov5网络结构图
YOLOV5s的结构图
shangshanegsn的博客
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Rake_T的博客
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06-16
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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）
m0_46093829的博客
03-15 3165
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
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05-12 3674
YOLOv5s网络图 如有错误 欢迎指点
yolov5s_6.0网络结构图
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YOLOv5s是一种基于深度学习的目标检测算法，它是由 Ultralytics 公司开发的YOLO系列（You Only Look Once）的变种之一。版本6.0的具体网络结构图包含了以下几个关键部分： 1. **输入层**：接受图像作为输入，通常采用RGB颜色空间。 2. **卷积层**（Convolutional Layers）：包括一些预处理层（如BN（Batch Normalization）和ReLU激活），用于提取图像特征。YOLOv5s采用了残差块（Residual Blocks）来增强模型性能。 3. **Darknet53 backbone**：这是YOLOv5s的基础架构，源自Darknet53模型，包含大量的小尺寸的卷积核，有助于捕获物体的细节信息。 4. **SPP (Spatial Pyramid Pooling)**：空间金字塔池化层用来处理不同尺度的目标，提高对目标大小变化的适应性。 5. **Focal Loss**：一种改进的交叉熵损失函数，用于解决类别不平衡问题。 6. **Panoptic FPN (Feature Pyramid Network)**：金字塔特征融合结构，将不同层次的特征结合起来，提供更丰富的上下文信息。 7. **Detection Heads**：这部分包括一系列的全连接层和预测头（Class Head、Box Head 和 Objectness Head），负责生成每个网格单元的边界框坐标、类别概率以及置信度。 8. **Non-Max Suppression (NMS)**：在最后一步，为了去除重叠的预测结果，会应用非极大值抑制算法。 注意，具体的网络结构图可以在GitHub的官方YOLACT仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5）找到详细的说明和可视化版本。如果你需要进一步的信息或者有其他相关问题，请告诉我。
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