yolov5s网络结构
时间: 2023-09-14 17:13:51 浏览: 29
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网络结构图
根据您提供的引用内容,有多个版本的yolov5s网络结构图可供参考。大白老师的yolov5s模型结构图可能不是5.0和6.0版本的,因此您可以参考其他来源的结构图。其中,zhangdaoliang1的博客中提供了yolov5s-5.0网络模型结构图\[2\],而~勿据散客~的博客中也提供了yolov5-5.0版本的网络结构图\[3\]。您可以根据这些结构图来了解yolov5s的网络结构。请注意,不同的版本可能会有一些细微的差异,因此您可以根据您的需求选择适合的版本。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov5s-5.0网络模型结构图](https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/122301031)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5s-6.0网络模型结构图](https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/122840458)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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