Yolov5 v6.1网络结构

Yolov5 v6.1网络结构的配置文件可以在models文件夹下找到，其中包括yolov5n.yaml, yolov5s.yaml, yolov5m.yaml等等。尽管这些网络结构的实现稍有不同，但它们的核心思想和结构是相似的。通过调整depth_multiple和width_multiple参数，可以控制网络结构的深度和宽度。 如果你想要可视化Yolov5 v6.1网络结构，你可以使用GitHub上的lutzroeder/netron工具。这个工具可以帮助你可视化神经网络、深度学习和机器学习模型。 如果你想将Yolov5的.pt模型转换成onnx文件，你可以使用yolov5作者提供的方法: python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx。这样就可以将模型转换成onnx格式。 关于网络结构具体的参数配置，可以参考目标检测YOLOv5的自定义网络结构文档。其中oup表示输出通道数，hidden_dim表示隐藏维度，kernel_size表示卷积核大小，stride表示步长，use_se表示是否使用SELayer，use_hs表示使用h_swish还是ReLU作为激活函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov5 网络结构](https://blog.csdn.net/windowsyun/article/details/123540894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [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）](https://blog.csdn.net/m0_46093829/article/details/123500470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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