YOLOv1使用全连接层了吗？

YOLOv1使用了全连接层，但是它只在最后一层使用了一个全连接层，用于将卷积层的输出转换为最终的检测结果。在YOLOv1中，全连接层的作用是将卷积层的输出映射到输出层，并生成最终的检测结果。这个全连接层输出的是一个N x (B * 5 + C)的矩阵，其中N是批次大小，B是每个单元格预测的边界框数量，C是类别数。每个边界框包括5个属性：中心坐标x，中心坐标y，宽度w，高度h和置信度分数。因此，全连接层的输出将被解释为一组预测的边界框，每个边界框都有一个置信度分数和一个类别预测。

相关问题

yolov7有全连接层吗

Yolov7并没有全连接层，它使用了一种叫做SPP (Spatial Pyramid Pooling)的空间金字塔池化层来代替全连接层。SPP层的作用是将不同尺度的特征图进行池化，从而得到一个固定长度的特征向量，以便于后续的分类或回归任务。SPP层能够有效地提高模型的感受野，同时避免了全连接层的过度参数化和计算量的问题，从而提高了模型的性能和效率。

yolov5 添加全连接层

根据提供的引用内容，以下是添加全连接层到yolov5的步骤：

1. 复制yolov5s.yaml文件并将其粘贴到models文件夹中，并将其命名为yolov5s_CBAM.yaml。

2. 打开yolov5s_CBAM.yaml文件。

3. 在文件中找到SPPF层的上一层。

4. 将[-1, 1, CBAM, [1024]]添加到该层，以添加全连接层。

下面是一个示例：

model:
  ...
  backbone:
    ...
    neck:
      ...
      - SPPF
      -1, 1, CBAM, [1024]] # 添加全连接层
      ...
  ...

请注意，这只是一个示例，具体的位置和参数可能会根据你的需求而有所不同。