yolov5网络架构图
时间: 2023-10-23 10:09:27 浏览: 55
Yolov5是一种先进的目标检测算法,它是基于深度学习架构的实时目标检测模型。下面是Yolov5的网络架构图:
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Backbone
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CSPDarknet53
│
┌────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┐
│ │ │
Neck Head Detect
│ │ │
PANet YOLOv5 Head NMS + Post-processing
│ │ │
└────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┘
│
Prediction
```
在Yolov5中,网络架构主要由三个主要组件组成:
1. Backbone(骨干网络):使用CSPDarknet53作为骨干网络,用于从输入图像中提取特征。
2. Neck(特征融合模块):使用PANet(Path Aggregation Network)实现特征金字塔,用于融合不同尺度的特征。
3. Head(检测头):使用YOLOv5 Head进行目标检测,在不同尺度上生成预测框和类别概率。