yolov5s网络结构
时间: 2023-09-14 20:13:51 浏览: 54
YOLOv5s 是 YOLOv5 中的一个变体,其网络结构如下:
1. 输入层:416 x 416 的彩色图像
2. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 32
3. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 64
4. 块1:包括3个卷积层,每个卷积层的卷积核大小为 3x3,输出通道数为 64
5. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 128
6. 块2:包括3个卷积层,每个卷积层的卷积核大小为 3x3,输出通道数为 128
7. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 256
8. 块3:包括3个卷积层,每个卷积层的卷积核大小为 3x3,输出通道数为 256
9. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 512
10. 块4:包括3个卷积层,每个卷积层的卷积核大小为 3x3,输出通道数为 512
11. 卷积层:3x3 的卷积核,步长为 2,输出通道数为 1024
12. 块5:包括3个卷积层,每个卷积层的卷积核大小为 3x3,输出通道数为 1024
13. 卷积层:1x1 的卷积核,输出通道数为 512
14. 卷积层:3x3 的卷积核,输出通道数为 255(3x(80 + 5)),用于预测检测框和类别概率
以上就是 YOLOv5s 的网络结构,其中包括了多个卷积块和卷积层,通过这些层的组合和堆叠,可以有效地提取图像特征并进行目标检测。
相关问题
yolov5s网络结构 修改
根据提供的引用内容,可以了解到对yolov5s网络结构进行修改的方法和相关信息。具体的修改步骤如下:
1. 打开yolov5s.yaml文件,该文件包含了yolov5s网络的结构和参数配置。
2. 根据需要,对网络结构进行修改。可以借鉴其他模型的思想,或者根据具体任务的需求进行调整。
3. 注意,在修改网络结构时,需要相应地修改Head部分的输入层,以适应网络结构的变化。
4. 修改完毕后,保存文件。
请注意,具体的修改方法和调整内容需要根据具体的需求和任务来确定。可以参考提供的引用中的具体修改内容和步骤,以及引用中的改进方法和实验结果进行参考和借鉴。
yolov5s网络结构详解
Yolov5s是一种用于目标检测的深度学习模型,其网络结构可以通过可视化图进行详解。Yolov5s的网络结构主要包括以下几个部分:输入层、主干网络、特征金字塔、预测头和输出层。
在Yolov5s中,输入层接受输入图像,并将其缩放到预定义的输入尺寸。接下来,主干网络是由一系列卷积层和残差块组成的,用于提取图像特征。这些特征经过特征金字塔模块处理,以获取不同尺度的特征图用于目标检测。
预测头是用来预测目标的位置和类别的。它由一系列卷积层和全连接层组成,将主干网络输出的特征图转化为边界框的位置和类别的预测。
最后,输出层将预测的结果进行后处理,如非极大值抑制(NMS),以去除重叠的边界框,并输出最终的目标检测结果。
需要注意的是,Yolov5s的网络结构可以通过调整超参数来适应不同的检测任务和计算资源。此外,还有其他几个版本的Yolov5,如Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x,它们在网络结构上略有不同,但基本原理相同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLOv5】详细讲解全过程](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/126068967)[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: 100%"]
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