在yolov5增加全连接层，怎么加，加到哪

对于YOLOv5，全连接层通常不是直接添加到网络中的。YOLOv5的网络结构主要由卷积层和残差块组成，不包括全连接层。

如果你仍然想向YOLOv5添加全连接层，你需要修改网络的结构。一种常见的方法是在YOLOv5网络的最后添加一个全连接层，用于输出分类或回归的结果。

具体操作如下：
1. 打开YOLOv5的网络定义文件（通常是`.yaml`或`.cfg`文件）。
2. 找到最后一个卷积层或残差块，在该层之后添加一个全连接层。全连接层的输入尺寸应该与前一层的输出尺寸相匹配。
3. 根据你的任务需求，设置全连接层的输出尺寸。例如，如果你的任务是分类，可以设置全连接层的输出尺寸为类别数量。
4. 确保全连接层后面的层（如激活函数和损失函数）也相应地进行修改。

需要注意的是，YOLOv5的网络结构已经经过优化，添加全连接层可能会增加模型的复杂性和计算量，可能需要进行适当的调整和训练。

在实际应用中，可以考虑使用预训练模型作为基础网络，然后

相关问题

使用yolov5s进行训练时增加全连接层应该加在哪里

在YOLOv5s网络中，全连接层通常不是直接添加到网络中的。YOLOv5s的网络结构主要由卷积层、残差块和检测头组成，不包括全连接层。

如果你想在YOLOv5s中添加全连接层，可以考虑将全连接层添加到检测头部分。检测头负责将网络的特征图转换为目标检测的预测结果。

具体操作如下：
1. 打开YOLOv5s的模型定义文件（通常是`.yaml`文件）。
2. 找到`head`部分，这是YOLOv5s网络的检测头部分。
3. 在`head`部分中，找到最后一个卷积层或残差块，在该层之后添加一个全连接层。
4. 设置全连接层的输入尺寸，应该与前一层的输出尺寸相匹配。
5. 根据你的任务需求，设置全连接层的输出尺寸，例如分类任务中的类别数量。
6. 确保全连接层后面的层（如激活函数和损失函数）也相应地进行修改。

需要注意的是，YOLOv5s的网络结构已经经过优化，并且已经在大规模数据集上进行了训练。添加全连接层可能会引入额外的复杂性，并且可能需要进行适当的调整和训练。在实际应用中，可以考虑使用预训练的权重，然后进行微调或迁移学习。

yolov2为什么去掉全连接层

YoloV2去掉了全连接层的主要原因是为了减少参数和计算量，以提高模型的运行速度和效率。全连接层通常会导致大量的参数，加大了模型的复杂度和训练难度，同时也会增加计算量和内存占用。而在目标检测中，全连接层的作用并不是很明显，因为目标检测的输出是一组物体的位置和类别，而不需要像分类任务那样输出每个类别的概率。因此，YoloV2将全连接层替换为卷积层和池化层，以减少参数和计算量，从而获得更高的速度和效率。