YOLOv5采用的特征提取网络

YOLOv5采用的特征提取网络是CSPDarknet，它是一种基于Darknet的新型卷积神经网络架构，可以更加高效地提取图像特征。CSPDarknet在原有的Darknet网络结构基础上，采用了Cross Stage Partial连接（CSP）模块，将特征图分成两部分，每部分都进行不同的卷积操作，然后再将两部分的特征图进行拼接。这种设计能够有效地减少网络参数量，提高网络的计算效率和准确率，从而更好地适应目标检测任务的需求。

相关问题

yolov1的特征提取网络

YOLOv1的特征提取网络是一个基于GoogLeNet的卷积神经网络，它包含24个卷积层和2个全连接层。这个网络的输入是一张尺寸为448x448的图片，经过多次卷积、池化和全连接操作，最终输出一个7x7x1024的特征张量。

这个特征张量被用作后续的目标检测任务中的输入。具体来说，YOLOv1将特征张量分成7x7个cell，每个cell对应原始图片上的一部分区域。对于每个cell，YOLOv1预测该cell中是否存在目标，以及目标的位置和类别。具体来说，对于每个cell，YOLOv1预测5个bounding box，每个bounding box由5个参数描述：中心点的x、y坐标、bounding box的宽度和高度以及该bounding box包含目标的置信度。

YOLOv1的特征提取网络采用了多尺度训练，即使用不同尺度的图片进行训练，以提高模型的泛化能力。此外，YOLOv1还采用了数据增强技术，如随机裁剪、颜色畸变等，以增加训练数据的多样性。

YOLOV8的特征提取网络结构

很抱歉，YOLOV8并不是一个已知的目标检测算法。YOLOV5是一种非常流行的目标检测算法，其特征提取网络结构为CSPDarknet53。CSPDarknet53是Darknet53的改进版本，采用了卷积分离（Convolution Separable）和通道分离（Channel Separable）技术，大大减少了参数量。它包含了多个残差块和一个级联的SPP模块。SPP模块可以从不同尺度的特征图中提取特征，有助于提高模型的检测精度。