yolov5s的网络图
时间: 2025-01-12 07:48:33 浏览: 8
YOLOv5s 模型架构图与网络结构可视化
对于YOLOv5s模型,不同版本之间存在细微差异。以v5.0为例,该模型采用了CSPDarknet53作为骨干网,并引入了SPP模块来增强感受野[^1]。
为了更好地理解YOLOv5s的内部工作原理,可以利用Netron工具将.pt
文件转换成ONNX格式并进行可视化处理[^2]。具体操作流程包括下载安装Netron软件以及完成PyTorch到ONNX的导出过程。
在YOLOv5 v6.0版本中,官方已经提供了一个预训练好的.onnx文件用于直接加载和查看其完整的网络拓扑结构[^3]。通过这种方式可以获得非常直观清晰的展示效果,帮助开发者深入了解各个层之间的连接关系及其参数配置情况。
此外,在定义YOLOv5s的具体架构时,会依据yaml配置文件中的描述来进行构建。这些配置涵盖了输入尺寸、通道数、卷积核大小等多个方面的重要信息[^4]。
import torch
from models.experimental import attempt_load
# 加载pytorch模型权重
model = attempt_load('path/to/yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 导出为onnx格式以便于后续使用netron打开观察
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=11)