yolov11框架图

YOLOv11（You Only Look Once Version 11）是一种实时物体检测算法，它是YOLO系列的最新版本之一，旨在提高检测速度的同时保持较高的准确度。YOLOv11的框架图包含以下几个关键部分：

1. **输入处理**：首先对输入图像进行预处理，如归一化、调整大小等。

2. **特征提取层**：通常会从ResNet、DenseNet或其他深度学习网络开始，通过多次卷积和池化操作生成多尺度特征图。

3. ** Neck（ neck block）**：YOLOv11可能会包含SPP（空间金字塔池化）、FPN（特征金字塔网络）或者其他结构，用于融合不同层次的信息，增强上下文理解。

4. **检测头（Detection Head）**：这一部分包括一系列的卷积层和全连接层，将特征图转换成预测框（bounding boxes）、类别概率和置信度值。YOLOv11采用了分段回归的方式，同时结合了中心点回归和边界框尺寸预测。

5. **输出层**：最后，模型会对每个位置生成固定数量的预测，并应用非极大抑制（NMS）来去除重复和低置信度的检测结果。

6. **损失函数**：包括坐标损失（box regression loss）和分类损失（class loss），用于训练模型更新权重。

相关问题

yolov5框架图流程图

抱歉，我无法提供图片或绘制流程图。但是，我可以为您提供文字描述 yolov5 框架的流程图。

yolov5 框架的流程图如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到 yolov5 模型中。

2. Backbone 网络：通过一个深度卷积神经网络（如 CSPDarknet53）对输入图像进行特征提取，以获取高级特征。

3. Neck 网络：将 Backbone 网络的输出进一步处理，以提取不同分辨率的特征图。

4. Head 网络：使用卷积层和全连接层来预测目标的类别和位置信息。这里采用了一种 anchor-based 的检测方式，通过预测边界框的坐标和置信度来实现目标检测。

5. NMS（非极大值抑制）：根据预测框的置信度进行筛选，去除重叠较大的冗余框，以得到最终的检测结果。

6. 输出结果：最终输出的结果包括检测到的目标类别、位置和置信度。

需要注意的是，yolov5 框架是一种单阶段目标检测算法，具有速度快、精度高等优点，在计算资源有限的设备上也有良好的实时性能。

yolov8框架图详解

Yolov8是一种用于目标检测的深度学习框架，它是Yolov3的改进版本。Yolov8采用了Darknet-53作为主干网络，使用了多尺度特征融合和卷积层的结构优化来提高检测精度和速度。

Yolov8的网络架构包含三个流程：特征提取、特征融合和预测。以下是Yolov8的框架图：

1. 特征提取：Yolov8使用Darknet-53作为主干网络，Darknet-53由53个卷积层组成，用于提取输入图像的特征。这些卷积层通过使用不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征。

2. 特征融合：Yolov8采用了多尺度特征融合的方法来结合来自不同层级的特征。这种融合可以帮助模型更好地捕捉目标在不同尺度下的特征信息。Yolov8使用了三个不同尺度的特征图进行融合。

3. 预测：在特征融合之后，Yolov8使用卷积层进行对象检测预测。预测层包括三个不同尺度的检测层，每个检测层都可以预测一定数量的目标框。每个目标框包含类别置信度和位置信息。