YOLOV5结构图怎么画

时间: 2023-09-14 15:15:08 浏览: 163
YOLOv5的结构图可以通过使用可视化工具来绘制,比如Netron。你可以通过打开Netron并导入YOLOv5的模型文件,然后它会自动显示出网络结构图。这样你就可以清晰地看到YOLOv5的输入端、Backbone、Neck和Prediction等部分的结构。另外,在引用和引用中提供了YOLOv5的网络结构图的可视化图片,你也可以直接点击查看这些图片来了解YOLOv5的结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【YOLOv5】详细讲解全过程](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/126068967)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
相关问题

yolov8结构图什么画

很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到关于yolov8结构图的描述。引用提到了yolov8的代码已经放出,但是没有提到结构图。引用提到了关于splite和concat的问题,但是没有提到yolov8的结构图。引用提到了yolov8的anchor free对小目标的效果问题,但是同样没有提到结构图。如果您有更多的信息或者问题,请告诉我,我会尽力回答。

yolov5网络结构图怎么画

要画Yolov5网络结构图,可以使用一些工具,比如Graphviz和PyTorch的nn.Module。 以下是使用PyTorch的nn.Module画Yolov5网络结构图的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class Conv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=None, groups=1, bias=False): super().__init__() if padding is None: padding = (kernel_size - 1) // 2 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=bias) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.act = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.act(x) return x class CSPBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, num_blocks, use_residual=True): super().__init__() self.use_residual = use_residual mid_channels = out_channels // 2 self.conv1 = Conv(in_channels, mid_channels, 1) self.conv2 = Conv(in_channels, mid_channels, 1) self.conv3 = Conv(2 * mid_channels, out_channels, 1) self.blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(mid_channels, mid_channels, use_residual) for _ in range(num_blocks)] ) def forward(self, x): x1 = self.conv1(x) x2 = self.conv2(x) x2 = self.blocks(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.conv3(x) if self.use_residual: x = x + x1 return x class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, use_residual=True): super().__init__() self.conv1 = Conv(in_channels, out_channels, 1) self.conv2 = Conv(out_channels, in_channels, 3, padding=1) self.use_residual = use_residual def forward(self, x): y = self.conv1(x) y = self.conv2(y) if self.use_residual: y = y + x return y class Yolov5(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super().__init__() self.backbone = nn.Sequential( Conv(3, 32, 3, stride=2), CSPBlock(32, 64, num_blocks=1), CSPBlock(64, 128, num_blocks=3), CSPBlock(128, 256, num_blocks=15), CSPBlock(256, 512, num_blocks=15), CSPBlock(512, 1024, num_blocks=7), ) self.neck = nn.Sequential( Conv(1024, 512, 1), nn.Upsample(scale_factor=2), CSPBlock(1024, 512, num_blocks=3, use_residual=False), Conv(512, 256, 1), nn.Upsample(scale_factor=2), CSPBlock(512, 256, num_blocks=3, use_residual=False), Conv(256, 128, 1), nn.Upsample(scale_factor=2), CSPBlock(256, 128, num_blocks=3, use_residual=False), ) self.head = nn.Sequential( Conv(128, 256, 3, padding=1), nn.Conv2d(256, 3 * (num_classes + 5), 1) ) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.neck(x) x = self.head(x) return x ``` 这里定义了Conv、CSPBlock、ResidualBlock和Yolov5四个类,分别表示卷积层、CSP块、残差块和整个Yolov5网络。 可以使用如下代码将网络结构图保存到文件中: ```python from torchviz import make_dot model = Yolov5() x = torch.randn(1, 3, 416, 416) y = model(x) make_dot(y, params=dict(model.named_parameters())).render("yolov5", format="png") ``` 这里使用了torchviz库的make_dot函数生成网络结构图,并将其保存为yolov5.png文件。
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