yolov5算法模型构成
时间: 2023-11-24 20:21:01 浏览: 89
yolov5推理路标的模型,包含示例图片、训练好的权重、预测代码和预测结果,可以直接用于预测图片中的路标,适合计算机视觉毕业设计
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YOLOv5算法模型是由四个主要组件构成的:
1. Backbone网络:YOLOv5采用的是CSPDarknet53的骨干网络,用于提取图像的特征。
2. Neck网络:YOLOv5采用的是FPN(FPN是一种特征金字塔网络,用于处理图像中的尺度变化)和PAN(PAN是一种特征自适应网络,用于自适应地融合不同层次的特征)两种特征金字塔网络,用于将不同尺度的特征进行融合。
3. Head网络:YOLOv5采用的是YOLOv3中的三层检测头结构,用于检测物体的位置、大小和类别。
4. Loss函数:YOLOv5采用的是CIoU loss函数,用于计算预测框与真实框之间的差异,并更新网络参数。
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