yolov5 7.0版本的主干网络采用的是什么
时间: 2024-04-18 20:24:03 浏览: 22
YOLOv5 7.0版本的主干网络采用的是CSPDarknet53。CSPDarknet53是一个经过优化的卷积神经网络结构,它在计算量和参数数量上进行了优化,同时具有较好的性能。在YOLOv5算法中,CSPDarknet53被用作特征提取的骨干网络,用于从输入图像中提取特征信息,进而进行目标检测任务。采用CSPDarknet53作为主干网络可以提高模型的准确性和效率。
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yolov5 7.0版本
YOLOv5 7.0版本是YOLOv5系列算法的一个全面的大版本升级。最主要的功能是全面集成支持了实例分割。虽然之前网上也有一些教程基于YOLOv5实现了实例分割,但是这个版本是官方更新的,其中包含了很多值得借鉴学习的技术方法和tricks。据说,YOLOv5 7.0版本已经能够在CPU端实现实时实例分割,因此在官方声明中特别强调了它是最快最准的实例分割算法。如果你想了解更多关于YOLOv5和YOLOv7系列算法的训练和改进,可以关注专栏《YOLOv5/v7改进实战》。这个专栏提供了丰富的YOLO实用教程,专门为改进YOLO的同学设计。阅读量已经突破60w+,被誉为全网最经典的教程。另外,如果你想了解YOLOv8系列算法的教程,可以关注专栏《YOLOv8改进实战》。这个专栏是博主精心设计的最新专栏,随YOLOv8官方项目实时更新,内容以最新最前沿的改进为主,包含了检测、分类、分割和关键点任务的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5系列全新升级——yolov5-v7.0实时实例分割全面集成](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/128130798)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [手把手带你调参YOLOv5 (v5.0-v7.0)(训练)](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/124411509)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov5 7.0网络结构
Yolov5 7.0版本的网络结构是由CSDN开发的基于YOLOv3和YOLOv4的改进版本。它是一个目标检测算法,用于实时目标检测和定位。Yolov5 7.0网络结构主要包括以下几个部分:
1. Backbone(骨干网络):Yolov5 7.0使用了CSPDarknet53作为骨干网络,它是YOLOv4的改进版本,采用了Cross-Stage Partial Network(CSP)结构。
2. Neck(脖子部分):Yolov5 7.0使用了PANet作为脖子部分,该结构可以帮助提取不同尺度的特征。
3. Head(头部部分):Yolov5 7.0采用了YOLOv3的头部结构,包括多个预测层,用于预测不同尺度的目标框和类别。
4. Detect(检测):Yolov5 7.0使用了IoU(Intersection over Union)筛选和NMS(Non-Maximum Suppression)后处理来得到最终的检测结果。