yolov5-6.1的网络结构图
时间: 2023-10-07 09:08:17 浏览: 51
以下是 YOLOv5-6.1 的网络结构图:
![YOLOv5-6.1 网络结构图](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/132986668-07b9e4dc-37f0-4a6c-ad0b-4c2a7ae0fca7.png)
这是 YOLOv5-6.1 中的主干网络结构,包括 CSPDarknet53 和 YOLOv5 的头部结构。其中,CSPDarknet53 是一个改进的 Darknet 架构,具有更高的准确性和更快的速度。头部结构包括 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 模块,以及多个检测头,用于检测不同大小的目标。
相关问题
yolov5-6.1网络结构
YOLOv5-6.1的网络结构是基于单阶段目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新版本。它由一个基础网络(backbone network)和多个特征金字塔层(feature pyramid layers)组成。
基础网络使用CSPDarknet53作为骨干网络,它是一种改进版本的Darknet网络。CSP(Cross Stage Partial Network)模块被引入,通过将网络划分为两个分支,分别处理浅层和深层特征图,从而提高了模型的表达能力和计算效率。
特征金字塔层用于在不同尺度上检测目标。YOLOv5-6.1使用了多个特征金字塔层,这些层通过多尺度特征融合和上采样操作来生成高分辨率的特征图。这样可以检测到不同大小的目标,并提供更准确的位置和尺度信息。
此外,YOLOv5-6.1还引入了PANet(Path Aggregation Network)模块,用于更好地处理不同尺度特征图之间的信息传递和融合。PANet模块包括两个子模块:下采样模块用于生成不同尺度的特征图,上采样模块用于将低分辨率特征图上采样到高分辨率。
总的来说,YOLOv5-6.1网络结构通过引入CSPDarknet53、特征金字塔层和PANet模块,提高了目标检测的准确性和效率。
Yolov5 v6.1网络结构
Yolov5 v6.1网络结构的配置文件可以在models文件夹下找到,其中包括yolov5n.yaml, yolov5s.yaml, yolov5m.yaml等等。尽管这些网络结构的实现稍有不同,但它们的核心思想和结构是相似的。通过调整depth_multiple和width_multiple参数,可以控制网络结构的深度和宽度。 如果你想要可视化Yolov5 v6.1网络结构,你可以使用GitHub上的lutzroeder/netron工具。这个工具可以帮助你可视化神经网络、深度学习和机器学习模型。 如果你想将Yolov5的.pt模型转换成onnx文件,你可以使用yolov5作者提供的方法: python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx。这样就可以将模型转换成onnx格式。 关于网络结构具体的参数配置,可以参考目标检测YOLOv5的自定义网络结构文档。其中oup表示输出通道数,hidden_dim表示隐藏维度,kernel_size表示卷积核大小,stride表示步长,use_se表示是否使用SELayer,use_hs表示使用h_swish还是ReLU作为激活函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov5 网络结构](https://blog.csdn.net/windowsyun/article/details/123540894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [window系统下 利用netron将YOLOv5 v6.1 完整网络模型可视化(另附yolov5 v6.1中yolov5s.pt的网络结构图)](https://blog.csdn.net/m0_46093829/article/details/123500470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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