yolo系列网络结构图
时间: 2025-05-01 10:34:01 浏览: 37
### YOLO系列网络架构概述
YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的单阶段目标检测算法,其核心思想是将目标检测视为一个回归问题。通过一次前向传播完成边界框预测和类别分类的任务[^1]。
#### YOLOv1
YOLOv1 的主要特点是将输入图像划分为 \(S \times S\) 的网格,并为每个网格单元预测多个边界框及其对应的置信度得分。该版本的架构基于 GoogLeNet 和 Darknet-19 结构,其中 Darknet-19 使用卷积层和最大池化操作提取特征[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class YOLOv1(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLOv1, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 更多卷积层...
)
```
#### YOLOv2 / YOLO9000
YOLOv2 提出了改进版的 Darknet-19 架构,增加了锚框机制(Anchor Boxes),并引入了细粒度特征融合技术以提升小物体检测性能。此外,它还支持联合训练,能够同时处理多种数据集的目标检测任务[^3]。
#### YOLOv3
YOLOv3 进一步扩展了模型能力,在不同的尺度上进行预测以适应各种尺寸的对象。此版本采用了更深层次的 Darknet-53 主干网路作为基础特征提取器。
```python
def yolo_v3():
model = nn.Sequential()
# 添加Darknet-53主干网络
backbone = darknet_53()
model.add_module('backbone', backbone)
# 多尺度预测头
prediction_heads = multi_scale_prediction_head()
model.add_module('prediction_heads', prediction_heads)
return model
```
#### YOLOv4
YOLOv4 集成了许多先进的优化技巧,如 CSPNet、Mish 激活函数等,显著提高了速度与精度之间的平衡。它的设计特别适合实际应用环境下的实时需求。
#### YOLOv5
虽然官方并未正式发布 v5 版本的相关学术文章,但社区广泛使用的 PyTorch 实现版本提供了灵活易用的功能接口和支持自定义配置文件的能力,使其成为研究者们快速原型开发的理想工具之一。
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