yolo模型结构绘制

### YOLO 模型结构概述

YOLO (You Only Look Once) 是一种用于实时对象检测的神经网络框架。自首次发布以来，已经经历了多个版本的发展，每个新版本都带来了性能上的改进和优化。

#### 主要组件解析

- **输入层**：接受图像作为输入，通常经过预处理调整到固定尺寸[^1]。

- **特征提取器**：由一系列卷积层组成，负责从输入图像中抽取有用的特征表示。不同版本的 YOLO 使用不同的骨干网（Backbone），比如 Darknet 或者 CSPDarknet[^2]。

- **预测头**：位于网络末端，通过几个全连接层或其他类型的层来生成边界框坐标、物体置信度分数以及类别概率分布向量。对于多尺度输出设计，在某些变体如 YOLOv5 中引入了额外的路径以增强小目标检测能力[^3]。

- **损失函数**：定义如何衡量模型预测值与真实标签之间的差异，并指导反向传播过程中的参数更新方向。这包括定位误差、分类交叉熵等多个组成部分[^4]。

graph TB;
    A[Input Image] --> B{Feature Extractor};
    B --> C[Prediction Head];
    C --> D[Output: Boxes, Confidence Scores, Class Probabilities];
    E[Loss Function] -.->|Guides Backpropagation|B & C;

此图表展示了简化版的 YOLO 架构流程：

1. 输入图像被送入特征提取模块；
2. 提取后的特征传递给预测头部进行最终决策；
3. 输出包含候选区域的位置信息及其所属类别的可能性；
4. 同时利用损失函数评估当前状态的好坏程度以便后续迭代优化权重。

为了更直观地展示上述概念，可以采用 Mermaid.js 创建交互式的架构图如下所示：

flowchart LR
    subgraph "YOLO Model"
        direction TB
        
        input([Image Input])
        
        conv_layers((Convolutional Layers))
        input --> conv_layers
        
        detection_head((Detection Head))
        conv_layers --> detection_head
        
        output([Bounding Box\nConfidence Score\nClass Probability])
        detection_head --> output
        
        loss_function(Loss Function)
        loss_function-.->conv_layers
        loss_function-.->detection_head
    end
    
    style input fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:4px
    style conv_layers fill:#bbf,stroke:#000,stroke-width:2px
    style detection_head fill:#bfb,stroke:#000,stroke-width:2px
    style output fill:#bbb,stroke:#000,stroke-width:2px
    style loss_function fill:#ff7,stroke:#000,stroke-width:2px