yolov5s网络模型结构图
时间: 2024-07-13 21:01:23 浏览: 91
YOLOv5s(You Only Look Once version 5 small)是一个实时物体检测算法,基于PyTorch框架。它的网络结构主要包括以下几个部分:
1. **输入层**:接受图像作为输入,通常支持多种尺寸,如640x640。
2. **主干特征提取网络**:它基于 CSPDarknet53 或 ResNet等深度学习架构,逐步抽取图像的高级特征。
3. **neck( neck模块)**:YOLOv5s采用了SPP(空间金字塔池化)和 Mish 激活函数,将主干特征融合到不同尺度上,以便捕获多尺度目标信息。
4. **头部(head)**:包括三个卷积层和三个锚点框预测层,用于分类(类别概率)和边界框(坐标)预测。每个预测层对应一组预设大小的anchor boxes,用于匹配目标。
5. **YOLO损失函数**:训练过程中,该模型同时优化分类误差(交叉熵)和回归误差(均方误差),以最小化检测框与真实框之间的差距。
6. **非极大抑制(NMS)**:为了去除重复的预测结果,通常在最后一层应用NMS算法对检测得分最高的候选框进行筛选。
相关问题
yolov5s网络模型结构
YOLOv5s是一种轻量级的目标检测神经网络模型,它的网络结构如下所示:
输入层:输入一张待检测的图片,大小为320x320。
Convolutional层:使用3x3的卷积核提取特征,共包含3个Convolutional层。
Downsampling层:使用2x2的maxpooling操作对特征图下采样,共包含3个Downsampling层。
Bottleneck层:使用1x1的卷积核进行特征压缩,共包含4个Bottleneck层。
Upsampling层:使用2x2的反卷积操作对特征图上采样,共包含2个Upsampling层。
Concatenation层:将特征图进行拼接,共包含2个Concatenation层。
Detection层:使用1x1的卷积核将特征图转换为检测结果,共包含1个Detection层。
输出层:输出目标检测结果,包括目标类别、位置和置信度等信息。
YOLOv5s模型结构相对简单,但在保证高精度的同时,具有较快的检测速度,适合于在移动设备和嵌入式设备上进行实时目标检测任务。
yolov5s的网络结构图
YOLOv5s是一种目标检测算法,其网络结构基于CSPDarknet53架构。相比于之前的版本,YOLOv5s采用了更深的网络架构,具有更好的检测性能和更快的速度。下面是YOLOv5s的网络结构图:
```
+------------------------+
| Backbone Network |
+--+
|
+------------------------+
| Head Network |
+------------------------+
```
其中,Backbone Network是CSPDarknet53网络,用于提取图像特征;Neck Network用于将不同尺度的特征图进行融合;Head Network用于预测目标框和类别信息。YOLOv5s在训练过程中还采用了数据增强、MixUp等技巧,以提升模型的泛化能力和鲁棒性。