yolov5s网络构成
时间: 2023-09-26 15:05:45 浏览: 107
YoLov5s 网络结构图
YOLOv5s是一种基于单阶段目标检测算法的网络架构,用于实时物体检测和识别。它是YOLOv5系列中的一个版本,相较于之前的版本具有更高的检测性能和更小的模型尺寸。
YOLOv5s的网络构成由主干网络和检测头部组成。主干网络采用CSPDarknet53架构,它具有较深的网络层级和较高的特征表达能力。主干网络通过多个Convolutional层进行特征提取,并通过残差连接和跳跃连接来提高信息传递的效率。
检测头部是YOLOv5的关键组件,它负责预测检测框和类别概率。YOLOv5s采用了一种特殊的结构,将不同尺度的特征图进行融合,并使用多个Convolutional层来生成最终的预测结果。这种设计使得网络能够检测不同大小和比例的目标,并具有较好的精度和速度平衡。
总体来说,YOLOv5s网络构成简单而有效,能够在保持高性能的同时减小模型尺寸,适用于嵌入式设备和实时应用场景。
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