Yolov5s可视化网络结构图

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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Yolov3Yolov4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

YOLOv5s是一种基于深度学习目标检测算法,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。
评论 27
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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