Yolov5l可视化网络结构图

最新推荐文章于 2025-05-27 15:12:46 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 目标检测 深度学习 Yolov5
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nan355655600/article/details/107658655
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。通过使用netron工具，读者可以深入理解这些网络的细节，同时文章还提供了相关网络结构图和权重下载链接。

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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

YOLOv11 | 一文带你深入理解ultralytics最新作品yolov11的创新 | 训练、推理、验证、导出 （附网络结构图）
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ultralytics发布了最新的作品YOLOv11，这一次YOLOv11的变化相对于ultralytics公司的上一代作品YOLOv8变化还是很大的（YOLOv9、YOLOv10均不是ultralytics公司作品），其中改变的位置涉及到C2f变为C3K2，在SPPF后面加了一层类似于注意力机制的C2PSA，还有一个变化大家从yaml文件是看不出来的就是它的检测头内部替换了两个DWConv，在损失函数方面就没有变化了还是采用的CIoU作为边界框回归损失，下面带大家深入理解一下ultralytics最新作品
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2. SPPF 结构是将输入串行通过多个 5x5 大小的 MaxPool 层，这里需要注意的是串行两个 5x5 大小的 MaxPool 层是和一个 9x9 大小的 MaxPool 层计算结果是一样的，串行三个 5x5 大小的 MaxPool 层是和一个 13x13 大小的 MaxPool 层计算结果是一样的。1. Focus 结构类似于 YOLOv2中的 passthrough，是一种用于特征提取的卷积神经网络层，用于将输入特征图中的信息进行压缩和组合，从而提取出更高层次的特征表示。
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YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，如上图所示，我们需要先理解三个模块：Conv，C3，SPPF，以便理解网络结构图。关于这三个模块的解释放在文章末尾。其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，，以便理解网络结构图。关于这三个模块的解释放在文章末尾。其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。
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YOLOv5网络结构图
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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
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对比一下，输出的值。下面这个图，第一列为层数索引值，第二列是来自上一层的意思，n代表进行几次该模块操作。是上面的n经过width_multiple计算得来的。params是模型参数量。module表示进行的是哪一个模块。arguments是依次代表input_chanel,output_chanel,kernel_size,stride。params参数量就是通过上面式子一个一个卷积调用相加得到的。这个是最后输出的参数。
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yolov5 的网络结构 yolov5 的网络结构的配置文件在models文件夹下，有yolov5n.yaml, yolov5s.yaml, yolov5m.yaml等等。几个网络结构其实都一样，通过depth_multiple和width_multiple参数来控制网络结构的深度和宽度。 主要理解 head和backbone部分，根据需求对模型做修改时主要也是改动backbone部分。 # YOLOv5 v6.0 backbone backbone: # [from, number, module,
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YOLOv5的网络结构是一种基于卷积神经网络的目标检测模型，它包括一个用于特征提取的骨干网络（Backbone）、一个用于多尺度特征融合的颈部网络（Neck），以及一个负责生成边界框和分类预测的检测头（Detection Head）[^1]。 要对YOLOv5的网络结构进行可视化，可以使用Netron这样的工具。Netron是一个开源的、支持多种深度学习框架模型的可视化工具，可以通过在线服务https://netron.app/或者本地安装版本来使用。对于YOLOv5来说，由于其配置文件是YAML格式的，因此不能直接上传YAML文件到Netron；需要先将模型转换为ONNX格式。这样就可以利用Netron加载ONNX模型文件，并以图形化的方式查看整个网络结构[^1]。 在准备好了YOLOv5的ONNX模型之后，只需打开Netron应用或网站，然后加载你的ONNX模型文件，你就能看到详细的层信息及连接关系了。这有助于理解每一层的作用及其参数设置，从而更好地掌握YOLOv5的工作原理。 此外，通过可视化还可以观察到不同版本的YOLOv5（如n, s, m, l, x）在网络复杂度与性能上的差异，这些可以从官方提供的模型表现数据中得到体现，比如mAP值、处理速度等指标[^2]。这可以帮助开发者根据实际需求选择合适的模型大小。 为了更深入地了解YOLOv5的内部构造，也可以手动解析YAML配置文件，该文件定义了模型的具体架构，包括各种类型的层及其参数。这种方式虽然较为繁琐，但对于定制化修改模型非常有帮助。 如果你想要尝试将YOLOv5模型导出为ONNX格式以便于可视化，下面是一个简单的PyTorch代码示例： ```python import torch # 加载预训练的YOLOv5模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 或者'yolov5m', 'yolov5l', 'yolov5x' # 假设输入尺寸为(3,640,640)，对应RGB图像 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 导出模型为ONNX格式 torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=12, do_constant_folding=True, # 优化常量 input_names=['input'], # 输入名 output_names=['output']) # 输出名 ``` 这段代码会创建一个虚拟输入并将其传递给模型，然后将模型保存为ONNX格式。一旦有了ONNX文件，就可以用Netron打开它来进行可视化。 请注意，在运行上述代码之前，确保已经正确安装了必要的库，例如`torch`和`onnx`，并且正确配置了环境。如果遇到任何问题，请参考相关文档获取更多细节。
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