yolov5一共多少层

YOLOv5一共有四个版本（Small、Medium、Large、X-Large），每个版本的网络结构层数不同。其中，Small版本包含63层，Medium版本包含79层，Large版本包含100层，X-Large版本包含116层。

相关问题

yolov7有多少层卷积层

YOLOv7（You Only Look Once version 7）是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，它是一个实时目标检测算法，以其高效性和准确性而闻名。YOLOv7的网络结构包含多个卷积层，这些层负责特征提取和物体定位。具体的层数可能会因为不同的架构版本有所变化，但通常YOLO系列模型会包含很多卷积层，如基础卷积层、残差块（Residual Blocks）、neck（neck结构用于连接特征图并传递信息）以及输出层。

YOLOv7有几个主要的组成部分：
1. **基础层**（如Darknet的卷积层）
2. **SPPNet**（空间金字塔池化层，用于处理不同尺度的目标）
3. **残差连接**（Residual Connections），有助于解决深度网络训练过程中的梯度消失问题
4. **扩张卷积层**（Dilated Convolutions），增大感受野
5. **Focal Loss** 或其他优化的损失函数层

要得到YOLOv7的确切层数，建议查阅官方论文或官方代码库，因为不同版本和优化可能会影响具体细节。如果你想要了解一个特定版本的确切层数，我可以帮助你查找相关资源，但是我没有实时更新模型架构的数据库。

yolov5减少检测层

根据引用\[1\]，YOLOv5中的一些卷积块和CSP bottleneck blocks被替换为了Transformer encoder块。每个Transformer encoder block包含2个子层，第1子层为multi-head attention layer，第2子层为全连接层。这样的替换增加了捕获不同局部信息的能力，并利用自注意力机制来挖掘特征表征潜能。因此，YOLOv5通过引入Transformer encoder块来减少检测层。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov5小目标检测【一】](https://blog.csdn.net/weixin_47783491/article/details/125304958)[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* [yolov5 yolov7 目标检测网络改进：引入特征细化网络，重建检测颈部网络，层层递进解决小目标检测问题](https://blog.csdn.net/weixin_44782087/article/details/126458534)[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]
- *3* [yolov5 减少检测层](https://blog.csdn.net/weixin_37989267/article/details/125054411)[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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