YOLOV5S的各个卷积层有多少个卷积核
时间: 2023-11-01 21:06:51 浏览: 53
YOLOv5s模型的各个卷积层的卷积核数量如下：
1. Conv1：64个3x3卷积核
2. C3：128个3x3卷积核
3. C3_2：128个3x3卷积核
4. C3_3：128个3x3卷积核
5. C3_4：128个3x3卷积核
6. C5：256个3x3卷积核
7. C5_2：256个3x3卷积核
8. C5_3：256个3x3卷积核
9. C5_4：256个3x3卷积核
10. C5_5：256个3x3卷积核
11. C5_6：256个3x3卷积核
12. C5_7：256个3x3卷积核
13. C5_8：256个3x3卷积核
14. C5_9：256个3x3卷积核
15. C5_10：256个3x3卷积核
16. C5_11：256个3x3卷积核
17. C5_12：256个3x3卷积核
18. C5_13：256个3x3卷积核
19. SPP：512个3x3卷积核
20. C5_15：512个3x3卷积核
21. C5_16：512个3x3卷积核
22. C5_17：512个3x3卷积核
23. C5_18：512个3x3卷积核
24. C5_19：512个3x3卷积核
25. C5_20：512个3x3卷积核
26. C5_21：512个3x3卷积核
27. C5_22：512个3x3卷积核
28. C5_23：512个3x3卷积核
29. C5_24：512个3x3卷积核
30. C5_25：512个3x3卷积核
31. C5_26：512个3x3卷积核
32. C5_27：512个3x3卷积核
33. Detect：3个3x3卷积核
总共有6690个卷积核。
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2． 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像
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```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def func(x):
return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x)
x = np.linspace(0, 5, 500)
y = func(x)
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```
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