yolov5卷积层个数
时间: 2023-10-23 08:47:30 浏览: 67
YOLOv5的卷积层数量取决于选定的模型大小和深度。YOLOv5有三种不同的模型:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x,它们分别具有不同数量和大小的卷积层。
- YOLOv5s:7个卷积层
- YOLOv5m:12个卷积层
- YOLOv5l:18个卷积层
- YOLOv5x:23个卷积层
需要注意的是,不同大小的模型在检测精度和速度上有所不同。更大的模型可能会产生更准确的检测结果,但速度会更慢。
相关问题
yolov5卷积层算力计算
Yolov5的卷积层算力计算需要考虑多个因素,包括卷积核大小、输入特征图大小、输出特征图大小、卷积核个数等。以Yolov5s为例,其backbone部分共有8个卷积层,其中最大的一层的计算量约为1.5亿次浮点运算。
具体地,假设输入特征图大小为$C_{in} \times H_{in} \times W_{in}$,输出特征图大小为$C_{out} \times H_{out} \times W_{out}$,卷积核大小为$K \times K$,卷积核个数为$C_{out}$,则该层的计算量为:
$$
C = C_{in} \times C_{out} \times K^2 \times H_{out} \times W_{out}
$$
需要注意的是,Yolov5中的卷积层通常采用了一些优化技巧,如跨度卷积、组卷积等,这些技巧可以减少计算量和参数量,提高模型效率。
yolov5卷积层结构图
yolov5的卷积层结构图如下:
1. BottleNeck2:
- 1x1的卷积层(conv batch_norm silu)
- 3x3的卷积层
2. BottleNeck1:
- 1x1的卷积层(conv batch_norm silu)
- 3x3的卷积层
- 通过残差结构与初始输入相加
3. SPP结构(空间金字塔池化):
- 输入并行通过多个不同大小的MaxPool
- 三种尺度的池化
- 将任意大小的特征图固定为相同长度的特征向量
- 传输给全连接层