yolov2网络结构图
时间: 2023-11-08 12:59:40 浏览: 120
yolov2的网络结构图如下所示:
1. 输入层:448×448的图像
2. Convolutional Layer:卷积层,使用3×3的卷积核进行特征提取
3. Max Pooling Layer:最大池化层,减小特征图的尺寸
4. Convolutional Layer
5. Max Pooling Layer
6. Convolutional Layer
7. Convolutional Layer
8. Convolutional Layer
9. Max Pooling Layer
10. Convolutional Layer
11. Convolutional Layer
12. Convolutional Layer
13. Convolutional Layer
14. Convolutional Layer
15. Convolutional Layer
16. Max Pooling Layer
17. Convolutional Layer
18. Convolutional Layer
19. Convolutional Layer
20. Global Average Pooling Layer:对特征图进行全局平均池化
21. 全连接层
通过采用3×3和1×1的卷积核,以及使用BN层和max pooling层,yolov2能够有效地进行特征提取和压缩计算量。此外,yolov2还通过提高输入图片的分辨率和进行微调来提高模型的检测能力和mAP值。
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我理解您的问题是想知道 YOLOv5 的网络结构图。YOLOv5 是一种基于深度学习的目标检测模型,其网络结构图如下所示:

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