yolov5的模型框图
时间: 2024-11-01 16:07:08 浏览: 37
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种先进的实时目标检测算法,其模型框图相对简洁,主要包括以下几个关键部分:
1. **输入处理(Input Pipeline)**:接收图像数据,进行预处理,如归一化、裁剪等。
2. **主干网络(Backbone)**:利用现有的深度学习模型作为基础,如Darknet53或ResNet,提取特征金字塔。
3. **Focus层(如果存在的话)**:对于早期版本的YOLOv5,这个部分可能包含一个类似Focal Loss的自注意力模块,用于对特征进行进一步聚焦。
4. **neck( neck structure)**:在YOLOv5中,这部分通常指SPP(Spatial Pyramid Pooling)、CBAM(Channel and Spatial Attention Modules)或是 CSPDarknet等结构,用于融合不同层次的特征并提升定位能力。
5. **YOLO Head(Detection Heads)**:这一部分将特征映射到预测框的坐标、置信度和类别概率。每个头对应一组检测单元,可以预测不同大小的网格区域内的目标。
6. **损失函数(Loss Function)**:例如,总损失通常由分类损失和回归损失组成,用于训练网络。
7. **后处理(Post-processing)**:最后,应用非极大值抑制(NMS)等技术筛选出最终的检测结果。
8. **输出(Output)**:生成目标候选及对应的类别、位置信息。
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yolov5模型框图
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种流行的实时物体检测算法,它基于快速而精确的特点。YOLOv5的架构可以简单概括为以下几个步骤:
1. **输入处理**:接受图像作为输入,通常会对图像进行预处理,如归一化、大小调整等。
2. **特征提取**:通过一系列卷积层构建特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN),用于捕获不同尺度的对象信息。常用的预训练模型如Darknet53或ResNet。
3. **分割预测头**:在每个层级上都有一个小的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),称为“SPP+”模块,结合空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)来生成不同尺度的目标候选区域(bounding boxes)。
4. **anchor boxes**:YOLOv5使用预定义的一系列锚框(Anchor Boxes)来匹配目标,这有助于提高检测精度和效率。
5. **confidence score and location**:每个候选区域会预测其包含目标的概率(confidence score)以及位置参数,如边界坐标。
6. **Non-Max Suppression (NMS)**:对所有层级的结果应用非极大值抑制(NMS),去除高度相似但可能存在重叠的预测,保留最有可能的真实目标。
7. **输出**:最终得到一组包含类别标签和置信度得分的最终预测结果。
yolov3模型框图
Yolov3模型框图如下所示:
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| Input Image |
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| Feature Extraction |
| (Darknet-53) |
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| Detection Head |
| (Detection Layer) |
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| YOLO Output |
+------------------------+
```
在Yolov3模型中,输入图像首先通过Darknet-53进行特征提取,然后通过检测头部(Detection Head)进行目标检测,最后输出YOLO的检测结果。
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