yolov5网络结构图讲解
时间: 2023-10-09 14:04:13 浏览: 190
Yolov5是一个用于目标检测的神经网络模型,它有几个不同的版本,包括Yolov5s、Yolov5m和Yolov5x。这些版本的网络结构略有不同,但都遵循类似的设计原则。
Yolov5的网络结构采用了主干模型和检测头的分离设计。主干模型负责提取图像特征,而检测头则负责预测目标的位置和类别。
具体而言,Yolov5的主干模型采用了一系列的卷积层和池化层,以逐渐降低特征图的尺寸和增加通道数。这样可以在保留图像语义信息的同时,提高网络的感受野和表达能力。
检测头主要由一系列的卷积层和全连接层组成,用于预测目标的边界框和类别。Yolov5使用了一种称为"点赋权"的方法来预测不同尺度和长宽比的目标。具体而言,它将检测头按照不同的尺度和长宽比分为多个分支,每个分支负责预测一组目标。
总的来说,Yolov5的网络结构结合了主干模型和检测头的设计,以及"点赋权"的预测方法,可以在保证检测精度的同时,具有较快的推理速度。
相关问题
yolov10网络结构图讲解
YOLOv1是"you only look once"的缩写,是一种流行的实时目标检测系统。YOLOv1将目标检测任务作为回归问题来处理,直接在图像中预测边界框和概率。YOLOv1的网络结构可以分为两个主要部分:基础卷积网络和检测层。
基础卷积网络通常使用Darknet-19架构,由19个卷积层和5个最大池化层组成。这个网络通过卷积层提取特征,并将这些特征传递给后续的检测层。这个基础网络负责获取图像的深层特征表示。
检测层紧随基础卷积网络之后,它负责将基础网络提取的特征转换为目标检测的结果。检测层使用一个卷积层,该卷积层将特征图划分为S x S的单元格,每个单元格负责预测B个边界框及其置信度。同时,检测层还会预测每个单元格中每个类别的概率。
YOLOv1将图像划分为S x S的网格,如果一个目标的中心落在一个网格单元内,那么这个网格单元就负责检测该目标。对于每个网格单元,YOLOv1预测B个边界框,每个边界框包含5个预测值:x、y、w、h和置信度。x、y表示边界框中心相对于网格单元的偏移,w和h表示边界框的宽度和高度。置信度反映了预测框包含目标的概率以及预测框位置准确度的度量。
此外,每个网格单元还会预测C个条件类别概率,这些概率是针对每个类别的,并且是在边界框内存在目标的前提下进行计算的。最终,每个网格单元会输出B x (5+C)个预测值。
YOLOv1的这种设计使得它在处理实时目标检测任务时速度非常快,同时还能保持相对较高的准确度。
yolov8网络结构图讲解
yolov8网络结构图如引用所示,它包括以下个主要组成部分和改进点:
1. 输入:接受输入图像的尺和通道数。
2. 提取特征层:利用卷积和池化操作逐渐减小特征图的尺寸,同时提取图像的特征信息。
3. Darknet-53主干网络:yolov8借鉴了ResNet的思想,使用了残差连接,可以设计深层网络,并解决梯度消失问题。Darknet-53是yolov8主要的特征提取模块,由多个卷积层和残差块组成。
4. Neck层:包括多个c2f模块,这是yolov8的主要思想结构。c2f模块用于将底层特征和高层特征进行融合,提高检测性能。
5. Head层:包括多个检测头,每个检测头负责预测不同尺度的目标框和类别概率。每个检测头由卷积层、上采样层、卷积层和最终的预测层组成。
通过以上的结构,yolov8可以实现对图像中目标的快速检测和定位。借鉴了ResNet的思想,同时引入了c2f模块进行特征融合,使得模型更加深层且准确性更高。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)](https://blog.csdn.net/chenhaogu/article/details/131647758)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8详解全流程捋清楚-每个步骤](https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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