使用netron工具对YOLO网络结构进行图形化分析

最新推荐文章于 2025-10-24 16:52:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-24 16:52:56 发布 · 724 阅读 · 2 ·
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：

#ubuntu #linux #运维

本文指导如何在Ubuntu系统中安装Netron工具，并演示如何使用它打开Darknet的YOLov3配置文件，重点讲解特殊层from和route。
部署运行你感兴趣的模型镜像

在ubuntu系统上，安装netron工具非常简单，执行snap install netron即可。

之后下载darknet环境： 

最后用netron工具打开darknet/cfg/yolov3.cfg文件即可

 

有几个特殊的层需要注意，和from以及route关键字有关

而名为YOLO的，可能为输出层：

结束！

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

【yolo】使用 Netron 可视化深度学习模型：从 YOLOv1 到 YOLOv8 的探索
songhuangong123的博客
03-21 1580
Netron 是一个用于可视化神经网络模型结构的工具，支持多种深度学习框架的模型文件格式。模型可视化：支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras 等格式，能够以图形化的方式展示模型的网络结构。参数查看：可以查看每一层的输入输出维度、权重参数等详细信息。跨框架支持：方便在不同框架之间进行模型转换和迁移。轻量化与易用性：提供网页版和桌面版，无需复杂配置即可使用。官网地址当我将一个onnx模型拖到网页时，你将得到一幅图。我主要看这个输出，你知道为啥是：198400吗？
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
【YOLO】深度学习模型可视化工具推荐-Netron
steamedobun的博客
08-28 1086
模型可视化工具推荐Netron
模型不是黑箱：Netron 让 YOLOv11 的每个算子“有图有真相”
最新发布
qq_46644077的博客
10-24 892
当模型越训越大、导出链路越拉越长时，我们常常会卡在一个朴素却关键的问题上——我到底在跑一张怎样的网络？代码里到处是模块封装、配置继承与自动导出，权重文件（.onnx / .pt / .tflite …）能跑，但结构却像雾里看花：分支在哪里汇合？通道数是否按设计递增？下采样/上采样是否一致？这直接影响到我们解释模型、定位瓶颈与排查部署差异（如 PyTorch vs TensorRT）。基于这个需求，我决定用 Netron 把模型“摊开给自己看”。
使用netron对mnist网络结构分析
tugouxp的专栏
07-10 1044
基于libonnx环境简要分析一下mnist网络算子结构，关于环境搭建可以参考前面两篇文章： xboot大神的libonnx环境搭建 使用netron实现对onnx模型结构可视化 本文主要目的是搞清楚mnist各层之间数据shape的变化情况,关于什么是shape，引用一本书中的介绍: "在tensorflow中，使用张量来表示计算图中的所有数据，张量在计算图的节点之间流动，张量可以看成N维数组，而数组的维数就是张量的阶数。因此，0阶张量对应标量数据，1阶张量对应一维数组，也就是向量。二阶张量对应二
YOLOv11/YOLOv8网络结构图绘制，本文适用于论文添加修改模块，绘制属于自己的网络结构图
热门推荐
笑脸惹桃花的博客
12-25 1万+
本文将将会您绘制自己的YOLOv11/v8模型网络结构图，无论是针对初学者还是有经验的深度学习研究者，本文都将为您提供清晰的指导和实用的技巧，使您能够快速上手绘制高质量的网络结构图，为您的研究工作增添亮点。
netron-4.6.3-ubuntu.zip
01-25
netron-4.6.3-ubuntu是ubunutu上查看深度学习模型的可执行程序，安装以后，就是只需双击打开，添加模型文件的位置就可以了。 Netron 支持的框架和对应文件如下： 框架 对应文件 ONNX .onnx, .pb Keras .h5, .keras CoreML .mlmodel TensorFlow Lite .tflite
使用Netron可视化YOLO系列模型结构与输出分析
Netron是一款专为深度学习模型设计的开源可视化工具，广泛应用于各类神经网络架构的结构展示与分析。其核心功能是读取和解析多种主流深度学习框架所导出的模型文件（如ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras、Darknet等...
YOLO_V4模型可视化深入分析与展示
在介绍YOLO_V4模型可视化之前，我们先简要说明一下模型可视化技术以及Netron工具的作用。模型可视化是将深度学习模型内部的工作原理以及数据流动情况以图形化的方式展现出来，这不仅帮助研究者和开发人员直观理解...
yolo11网络结构怎么画出来的
02-28
#### 使用Visio绘制YOLOv11网络结构图 Visio是一款强大的绘图软件，可以用来创建专业的图表和技术图纸。要使用Visio绘制YOLOv11的网络结构图： - 打开Microsoft Visio程序并新建一个空白文档。 - 利用形状库中的...
Ubuntu安装Netron并创建快捷键启动图标
gulingfengze的博客
10-13 1791
Ubuntu安装Netron并创建快捷键启动图标
开源的.net矢量图、流程图绘制软件 Netron2009
10-21
.net开源的矢量图、流程图这绘制软件，对学习.Net项目中的MVC架构、C#编程、GDI+图像处理、实现应用程序的撤消与重做等其他很多知识都有很好的帮助。
YOLO系列结构图-visio
03-08
1.YOLOV3 2.YOLOV4 3.YOLOV5
yolo详细框架图，最佳绘制
11-29
yolo详细框架图，最佳绘制
如何使用可视化分析工具Netron实现YOLO目标检测权重中的模块分析？
weixin_43501408的博客
03-08 664
通过使用Netron，你可以方便地对YOLOv3目标检测模型进行模块分析，从而更好地理解模型的结构和参数，以及其如何进行目标检测任务。你可以在Netron的界面中查看各个层次的模块，以及它们之间的连接。：如果模型包含可视化的输出（例如卷积层的特征图），你也可以在Netron中查看这些输出。：打开Netron，并点击页面中的“Open”按钮（或者选择菜单项），然后选择已经转换为H5格式的YOLOv3权重文件。：点击每个模块，你可以在Netron的界面中查看该模块的权重、偏置等参数。
yolov5网络结构可视化&netron工具的使用-付费专栏篇
乐于分享，共同成长
09-25 1933
既然需要学习深度学习，自然离不开网络结构，这么深的网络，能可视化，当然能帮助我们理解，所以这个在线/离线的网络可视化就诞生了。 直接在线用方便 https://netron.app/ yolov 2、3、4 都是cfg文件，所以直接上传cfg文件就可以了，而yolov5的网络结构是yaml格式，所以需要进行转化文件格式，网上有转化称onnx格式的，但太麻烦，我们就转化成*.pt格式。 只需要打开yolov5项目代码->models->yolo.py 然后修改相关代码，运行yolo.py文件就会
YOLOv5转onnx格式文件，并将其用netron可视化
传统图像处理，深度学习，目标检测（分类，检测，分割），多目标追踪，部署等
11-10 3345
yolo目标检测
yolov3 .cfg文件解析
天天放羊的博客
06-23 2319
前言: 与其他框架不同，Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠，而是通过解析cfg文件进行生成的。cfg文件格式是有一定规则，虽然比较简单，但是有些地方需要对yolov3有一定程度的熟悉，才能正确设置。 下边以yolov3.cfg为例进行讲解。 作者：pprp 首发：GiantPandaCV公众号 1. Net层 [net] #Testing #batch=1 #subdivisions=1 #在测试的时候，设置batch=1,subdivisions=1 #Training b...
Yolov5系列（一）——网络可视化工具netron
weixin_51547017的博客
06-29 4275
netron：网络可视化工具，使用这个软件可以清晰的展示网络模型的每一层的输入输出，网络的整体的架构，而且支持不同的网络框架。 类似下图： （其他版本可以参考博客）打开上述链接，划到下面 install，选择 windows 下载 因为netron对 .pt 的文件没有太好的兼容性，所以需要将文件进行转换，在yolov5 工程中，提供了export.py，可以进行文件转换 注意：输入命令时需要注意export.py 和 yolo5s.pt 的路径 我是直接在该文件的目录下，所以不需要再写其他的路径
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

papaofdoudou

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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