yolov5框架图流程图

抱歉，我无法提供图片或绘制流程图。但是，我可以为您提供文字描述 yolov5 框架的流程图。

yolov5 框架的流程图如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到 yolov5 模型中。

2. Backbone 网络：通过一个深度卷积神经网络（如 CSPDarknet53）对输入图像进行特征提取，以获取高级特征。

3. Neck 网络：将 Backbone 网络的输出进一步处理，以提取不同分辨率的特征图。

4. Head 网络：使用卷积层和全连接层来预测目标的类别和位置信息。这里采用了一种 anchor-based 的检测方式，通过预测边界框的坐标和置信度来实现目标检测。

5. NMS（非极大值抑制）：根据预测框的置信度进行筛选，去除重叠较大的冗余框，以得到最终的检测结果。

6. 输出结果：最终输出的结果包括检测到的目标类别、位置和置信度。

需要注意的是，yolov5 框架是一种单阶段目标检测算法，具有速度快、精度高等优点，在计算资源有限的设备上也有良好的实时性能。

相关问题

yolov8框架图详解

Yolov8是一种用于目标检测的深度学习框架，它是Yolov3的改进版本。Yolov8采用了Darknet-53作为主干网络，使用了多尺度特征融合和卷积层的结构优化来提高检测精度和速度。

Yolov8的网络架构包含三个流程：特征提取、特征融合和预测。以下是Yolov8的框架图：

1. 特征提取：Yolov8使用Darknet-53作为主干网络，Darknet-53由53个卷积层组成，用于提取输入图像的特征。这些卷积层通过使用不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征。

2. 特征融合：Yolov8采用了多尺度特征融合的方法来结合来自不同层级的特征。这种融合可以帮助模型更好地捕捉目标在不同尺度下的特征信息。Yolov8使用了三个不同尺度的特征图进行融合。

3. 预测：在特征融合之后，Yolov8使用卷积层进行对象检测预测。预测层包括三个不同尺度的检测层，每个检测层都可以预测一定数量的目标框。每个目标框包含类别置信度和位置信息。

yolov5整体框架图

YOLOv5的整体框架图可以参考引用和引用中提供的模型结构图。这些图展示了YOLOv5模型的总体结构，包括特征提取网络、主干网络、FPN和PAN等模块的连接方式和流程。具体的模型结构图可以在上述引用提供的链接中查看。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【YOLO系列】YOLOv5、YOLOX、YOOv6、YOLOv7网络模型结构](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/127894551)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv5结构分析与理解—图解](https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/124648951)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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