Yolov5x可视化网络结构图

最新推荐文章于 2024-11-11 22:07:00 发布
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#目标检测 #yolo #深度学习

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权重和结构图的下载链接。

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<

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在计算机视觉的浩瀚领域中，目标检测一直是一项核心且具有挑战性的任务。传统方法如R-CNN系列虽然精度高，但其复杂的多阶段流程难以满足实时应用的需求。YOLO创造性地将目标检测重构为单一的回归问题，实现了速度与精度的完美平衡，开启了实时目标检测的新纪元。本文将深入剖析YOLO系列（从v1到v11）的核心思想、网络架构、技术演进以及实战应用，带你全面理解这项改变游戏规则的技术。
Yolov5m可视化网络结构图
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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 ...
yolov5x.pt
08-31
yolov5 version3, yolov5l.pt, 最新版本的权重文件，可以友好的转ONNX！！！
yolov5x.zip
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YOLOv5权重文件：S模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发，以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈，以及PANet或BiFPN head特性。
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02-03 6037
样本扩充的依据是判断gt的中心点落在的网格相对的上下左右偏移量.( 例如,gt的中心在网格中偏向左上角,那么gt所在gird的上方和左方的gird也会被扩充为gt样本.同时,扩充的gird所对应的gt框是由原始的gt框移动一个单位到其所在的gird中) ,下面这张图可以很好的解释这一过程。Yolov4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作。，代入上面（2）的计算公式中，可以得到Yolov5l的Focus结构中，卷积下采样操作的卷积核的数量为64个，而第二个卷积下采样的卷积核数量是128个。
Yolov4可视化网络结构图
江南研习社
05-20 3万+
该结构图由netron工具打开制作而成，如想安装netron工具，可移步大白的另一篇文章《网络可视化工具netron详细安装流程》
YOLOV5网络结构
Q1u1NG的博客
07-22 7万+
YOLOV5网络结构 github代码地址:ultralytics\yolov5，v5还在开发当中，目前的网络结构如下图，要是网络结构有更新，笔者也会更新结构图。 下图括号中四个数字代表：(输入通道、输出通道、卷积核大小、步长)； 两个数字代表：(输入通道、输出通道)； 一个数字代表：(输出通道)； 且上采样是采用nearst插值，两倍上采样； x N表示堆叠此模块N次。 yolov5网络结构图 至于Focus的部分附上代码帮助理解： def forward(self, x): # x(b,c,w,h)
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08-05
yolov5x 模型.rar
ultralytics / yolov5，官方预训练权重yolov5x.pt
06-16
ultralytics / yolov5，官方预训练权重yolov5x.pt，从drive.google下载下来的
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