yolov5 7.0 骨干网络在哪看
时间: 2023-11-04 10:57:53 浏览: 32
Yolov5 7.0使用的骨干网络是CSPDarknet53,可以在Yolov5的官方GitHub仓库中找到相关的源代码:https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/yolo.py。你可以在该文件中查看骨干网络的实现。此外,在Yolov5的论文中也有详细的描述:https://arxiv.org/abs/2108.02751。
相关问题
yolov5 7.0网络结构
Yolov5 7.0版本的网络结构是由CSDN开发的基于YOLOv3和YOLOv4的改进版本。它是一个目标检测算法,用于实时目标检测和定位。Yolov5 7.0网络结构主要包括以下几个部分:
1. Backbone(骨干网络):Yolov5 7.0使用了CSPDarknet53作为骨干网络,它是YOLOv4的改进版本,采用了Cross-Stage Partial Network(CSP)结构。
2. Neck(脖子部分):Yolov5 7.0使用了PANet作为脖子部分,该结构可以帮助提取不同尺度的特征。
3. Head(头部部分):Yolov5 7.0采用了YOLOv3的头部结构,包括多个预测层,用于预测不同尺度的目标框和类别。
4. Detect(检测):Yolov5 7.0使用了IoU(Intersection over Union)筛选和NMS(Non-Maximum Suppression)后处理来得到最终的检测结果。
yolov5 6.0 与7.0 骨干网络的区别
YoloV5 6.0与7.0的骨干网络的主要区别在于网络结构的改进。
在YoloV5 6.0中,骨干网络采用的是CSPDarknet53,这是一种基于Darknet53的改进版本,采用了Cross Stage Partial Network (CSP)结构,可以提高特征提取的效率和准确性。
而在YoloV5 7.0中,骨干网络则采用了YOLOv5-large的骨干网络,结构与CSPDarknet53相比更加简化,采用了更多的卷积层来提取特征,同时也加入了更多的通道注意力机制,以更好地提高特征的表达能力。
此外,YoloV5 7.0还加入了一些新的技术,如自适应卷积和SPP结构,以进一步提高模型的性能。总的来说,YoloV5 7.0相比6.0在特征提取能力和性能方面都有所提升。
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