本篇主要讲解yolov5的网络模型结构以及其代码实现。到yolov5为止,yolo系列的网络模型结构发展快速的是1,2,3三代,4,5逐渐稳定优化。
模块组件右边参数 表示特征图的的形状，比如 在 第 一 层( Conv )输入 图片形状为 [ 3, 640, 640] ,关于这些参数，可以固定一张图片输入到网络并通过yolov5s.yaml (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolov5s.yaml) 的模型参数计算得到，并且可以在工程models/yolo.py(https:...
部分一:YOLOv5网络结构 YOLOv5网络结构包括三部分:Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中,Backbone负责特征提取;Neck负责特征融合;Head包含了三个检测头,负责输出检测信息,YOLOv5网络结构如下图所示。 YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Back...
YOLOv5网络模型,作为目标检测领域的佼佼者,以其高效、准确的特点受到了广泛关注。本文将深入剖析YOLOv5的网络结构原理,从输入端到输出端,逐一解析其关键技术和创新点。 一、输入端技术 YOLOv5的输入端采用了多种技术来增强模型的性能,主要包括Mosaic图像增强、自适应锚框计算和自适应图片缩放。 Mosaic图像增强:这是一...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部结构)和Head(头部结构)。这三部分协同工作,共同实现目标检测的任务。 1. Backbone(主干网络) Backbone的主要作用是提取图像中的特征。YOLOv5的Backbone采用了CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,该结构通过跨阶段的部分连接,有效提高了网络的特征提...
1|1网络结构 输入固定大小:448 * 448,为什么需要固定尺寸? 因为fc层。fc层卷积核肯定是固定的,要求前面的处理结果都是固定的。所以输入的尺寸不能改变。 核心思想 在YOLOv1中作者将一幅图片分成7x7个网格(grid cell),由网络的最后一层输出7×7×30的tensor,也就是说每个格子输出1×1×30的tensor。30里面包括...
YOLOv5的Backbone详解 0 整体结构 在这里插入图片描述 的网络整体架构都是一样的,只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度,分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。 还需要注意一点,官方除了n, s, m, l, x版本外还有n6, s6, m6, l6, x6,区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280,当然结...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头部网络)。这三部分协同工作,共同实现了对图像中目标的高效检测。 1. Backbone(主干网络) Backbone是YOLOv5中负责特征提取的核心部分。它通常采用在大规模数据集(如ImageNet或COCO)上预训练的卷积神经网络,如ResNet-50或Darknet53。YOLO...