前后端模型简图

本文从命令行时代到前后端分离,再到后台微服务化、大前端时代,分析了前后端模型的演变过程,强调技术如何随着业务需求发展而进步。文章指出,技术的演进主要是为了应对用户数量增长和业务复杂化带来的挑战,如Hadoop和Spark的出现,都是为了解决大数据处理问题。作者对能见证这些技术进步感到荣幸,并期待更多地参与到互联网发展中。

前后端模型简图

从自己角度,分析一下前后端模型的演进,也算是对自己以往学习,工作中的体会做一下图像化总结。
准备好了,灵魂画手,在线画图。

1.命令行时代在这里插入图片描述

2 单机前后端一体时代在这里插入图片描述

3单机前后端一体,分布式部署时代

### YOLO 模型架构简图概述 YOLO(You Only Look Once)系列的目标检测模型以其高效性和实时性著称。以下是关于 YOLO 模型架构的一些核心要点及其简化结构图的描述。 #### YOLOv5 的基本架构 YOLOv5 是一种单阶段目标检测算法,其设计旨在提高速度和精度的同时保持简单高效的实现方式[^1]。它的主要组成部分包括以下几个方面: - **Backbone**: 负责提取输入图像的基础特征。通常采用 CSPDarknet53 结构作为骨干网络。 - **Neck**: 连接 Backbone 和 Head 部分,用于增强多尺度特征融合能力。FPN(Feature Pyramid Network)和 PANet(Path Aggregation Network)被广泛应用于此部分。 - **Head**: 将 Neck 提取到的特征映射为目标框预测、类别概率和其他相关信息。 ```python import torch from models.yolo import Model # 加载预定义的 YOLOv5 模型配置文件并初始化模型对象 model = Model(cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=80) print(model) ``` 上述代码展示了如何通过加载 `cfg` 文件来构建一个基础版本的 YOLOv5 模型实例。 --- #### YOLOv8 的改进与变化 相较于 YOLOv5,YOLOv8 做出了多项重要调整以进一步优化性能表现[^3]: - 替代原有的 C3 模块为更轻量化的 C2f 模块; - 修改主干网中的卷积层尺寸设置,例如将初始 6×6 卷积替换为标准大小的 3×3 卷积操作; - 删除冗余组件如特定编号下的两组卷积单元; - 更新瓶颈模块内部连接形式,引入去耦合头部设计同时移除独立的对象置信度分支; - 实现无锚点机制(anchor-free),从而减少计算开销并改善边界框回归效果。 这些改动共同作用下使得新版本具备更强泛化能力和更低资源消耗特性。 --- #### 简化版 YOLO 架构示意图说明 虽然无法直接提供图片素材本身,但可以文字描绘如下层次关系供参考: 1. 输入端接收原始分辨率彩色影像数据流; 2. 经过多个堆叠卷积核逐级抽取空间分布模式形成高层语义表达向量集合; 3. 利用跳跃链接技术汇聚不同粒度级别的局部细节信息构成全局视场感知矩阵; 4. 输出最终结果集包含候选区域位置坐标范围估计值连同对应分类标签得分列表。 这种自底向上再加横向交互的设计理念贯穿整个家族演化进程之中[^3]。 ---
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