yolov5系统架构图

我了解到YOLOv5是一个用于目标检测的神经网络模型，它采用了一种前后端分离的设计模式。前端使用了Node.js、Npm、Vue、ElementUI和Axios进行开发，而后端则使用了SpringBoot、MyBatisPlus和SpringSecurity进行开发。YOLOv5的网络结构采用了经典的FPN PAN设计，即自顶向下自下而上的特征提取方式。此外，YOLOv5还包括了Neck端设计和YOLO的head。

对于YOLOv5的具体系统架构图，很抱歉我没有找到相关的引用内容。但你可以通过查阅相关的文档和资料来获取更详细的系统架构图。

相关问题

YOLOv11模型架构图

### YOLOv11 模型架构概述

YOLOv11 的架构设计旨在进一步提升速度与准确性之间的平衡，继承和发展自前几代YOLO模型中的优势特性。该模型引入了新的组件如 C3K2 块、SPFF 模块和 C2PSA 块，这些新元素有助于增强其处理复杂场景下的目标检测任务的能力[^2]。

#### 主要组成部分

- **C3K2 Block**: 这种新型构建单元通过特定方式组合卷积层来提高特征提取效率。

- **SPFF Module (Spatial Pyramid Feature Fusion)**: 利用多尺度的空间金字塔结构融合不同层次的特征图，改善对大小各异物体的识别效果。

- **C2PSA Block**: 结合通道注意力机制与位置敏感池化操作，在保留更多细节的同时加快计算过程。

此外，相较于之前的版本，YOLOv11 对网络的整体规模进行了调整——即减少了宽度而增加了深度的比例，以此实现更优的性能表现[^3]。

虽然无法直接展示具体的架构图表，但从上述描述可以想象到整个框架是如何组织各个功能模块以形成一个高效的目标检测系统。对于希望深入了解内部工作原理的研究者来说，建议查阅官方文档或源码获取最权威的信息。

from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt")

这段代码展示了如何加载预训练好的YOLOv11模型用于实际应用中[^1]。

yolov8系统架构设计

YOLOv8是一种目标检测算法，它的系统架构设计如下[^1][^2]：

1. 输入层：接收输入图像。

2. Backbone网络：通常使用Darknet作为骨干网络，用于提取图像特征。

3. Neck网络：在骨干网络之后，添加一个特征融合层，用于融合不同尺度的特征图。

4. Head网络：由多个卷积层和全连接层组成，用于预测目标的类别和位置。

5. 输出层：输出目标的类别和位置信息。

YOLOv8的系统架构设计简洁高效，通过单次前向传播即可实现实时目标检测。