Yolov5s可视化网络结构图

最新推荐文章于 2025-10-11 20:01:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-11 20:01:37 发布 · 10w+ 阅读 · 690 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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。

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<

最低0.47元/天 解锁文章
【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
03-18 2万+
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/Yolov8s网络结构图
Goodness2020的博客
02-01 9460
yolov8、yolov5网络结构图
什么是YOLO的网络结构，如何改进YOLO的网络结构，看完就明白了
最新发布
weixin_52777049的博客
10-11 2377
这是YOLO11的网络的架构图，整体可分为。
YOLOv5 模型学习笔记，超详细模型结构
weixin_42864272的博客
08-20 2506
yolov5亲妈级别网络结构图
Yolov5一些知识
weixin_46504385的博客
04-11 4114
Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。
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网络模型讲解(一看就会)
qq_44231797的博客
03-08 5万+
YOLOv5s模型介绍
Yolov5m可视化网络结构图
江南研习社
07-29 5万+
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 ...
yolov5s_模型.zip
06-16
在YOLOv5s的文件结构中，"yolov5s.pt"是一个预训练模型的权重文件，它是在大规模数据集如COCO（Common Objects in Context）上训练得到的。COCO数据集包含了80个不同类别的物体，如人、车、动物等，为模型提供了丰富...
YOLOv5s网络结构详解
水木年崋
08-15 5万+
YOLOv5网络分析，并自行搭建
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 3200
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
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的结构图
shangshanegsn的博客
09-15 4354
YOLO
YOLOv5s（v6.0）结构图
Rake_T的博客
04-23 3054
YOLOv5 6.0版本结构图
YOLOv5s_v6.0版本结构简图
weixin_45231460的博客
04-24 1603
总结yolov5不同模型的网络结构图
S_saking的博客
01-26 8207
yolov5的不同模型的网络结构图
YOLOv3网络结构和解析
热门推荐
dz4543的博客
05-09 8万+
学了这么久的YOLOv3，把自己的学习心得记录下。欢迎指正！ 参考： YOLOv3网络结构细致解析 基于keras-yolov3，原理及代码细节的理解 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf yolov3官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Keras版本推荐：https://github...
YOLOv5s网络图（详细）
铁头同学的博客
05-12 3834
YOLOv5s网络图 如有错误 欢迎指点
yolov5可视化网络结构图绘制
01-14
### 绘制YOLOv5可视化网络结构图 为了绘制YOLOv5的可视化网络结构图，可以采用多种方法和工具。以下是几种常用的方式： #### 使用Netron查看模型架构 Netron是一个用于显示机器学习模型文件的实用程序，支持包括PyTorch在内的多个框架导出的各种格式。对于基于PyTorch构建的YOLOv5而言，可以通过保存其权重文件为ONNX格式并加载至Netron来进行直观展示。 ```bash import torch.onnx from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载预训练模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5_structure.onnx", opset_version=11) ``` 完成上述操作之后，访问[Netron](https://netron.app/)网站上传`.onnx`文件即可在线浏览详细的网络拓扑[^1]。 #### 利用TensorFlow Lite Model Visualizer 或其他图形化界面工具 如果倾向于使用浏览器端解决方案，则可以选择TensorFlow Lite提供的Model Visualizer服务；不过这通常适用于已经转换成特定轻量化部署形式后的模型版本。而对于原始形态下的YOLOv5来说，还是推荐先转为通用中间表示（如ONNX），再利用相应平台进行解析[^2]。 #### 编程实现自定义绘图逻辑 当希望获得更加定制化的呈现效果时，编程手段成为首选方案之一。Python社区内存在大量优秀的库可以帮助快速搭建此类功能，比如Graphviz、Matplotlib以及NetworkX等。下面给出一段简单的例子说明如何借助这些资源创建静态图片描述YOLOv5内部组件间的关联关系[^3]: ```python import graphviz as gviz def draw_yolo_architecture(): dot = gviz.Digraph(comment='The Round Table') layers = ['input', *[f'layer{i}' for i in range(1,7)], 'output'] connections = [(layers[i], layers[i+1]) for i in range(len(layers)-1)] for layer_name in layers: dot.node(layer_name, label=f"{layer_name}\n(Customized Description)") for conn_start, conn_end in connections: dot.edge(conn_start, conn_end) return dot.render(filename='./yolov5_arch.gv').replace('\\', '/') draw_yolo_architecture() ``` 此段脚本会生成一张PNG格式的图表，默认情况下节点名称被简化处理以便于理解整体布局特点。实际应用中可根据需求调整各层的具体属性标签以反映真实情况。
评论 27
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值