yolov3模型框图

Yolov3模型框图如下所示：

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|   Input Image          |
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             |
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|   Feature Extraction   |
|   (Darknet-53)         |
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             |
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|   Detection Head       |
|   (Detection Layer)    |
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             |
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|   YOLO Output          |
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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。

相关问题

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。

yolov5的模型框图

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。