yolo11网络结构图下载
时间: 2025-05-26 11:22:51 浏览: 28
目前尚未有名为 YOLOv11 的正式发布版本。YOLO(You Only Look Once)系列的最新稳定版本为 YOLOv8,由 Ultralytics 提供支持[^1]。如果提到 YOLOv11,可能是用户误指或者社区中的非官方实现。
对于下载 YOLO 系列模型架构图的需求,可以参考以下方法:
### 下载已发布的 YOLO 版本架构图
可以通过访问 Ultralytics 官方 GitHub 页面获取 YOLOv3 至 YOLOv8 的网络结构图以及相关文档:
- **Ultralytics GitHub**: [https://github.com/ultralytics/ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics)[^1]
如果需要更早版本(如 YOLOv1 到 YOLOv2),可查阅 Joseph Redmon 的原始论文和资源链接:
- **YOLOv1 论文**: [https://arxiv.org/abs/1506.02640](https://arxiv.org/abs/1506.02640)[^2]
- **YOLOv2 论文**: [https://arxiv.org/abs/1612.08242](https://arxiv.org/abs/1612.08242)[^2]
以下是通过代码生成 YOLO 模型架构图的方法示例:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 打印模型架构
print(model.model)
# 可视化模型架构
import torch
from torchviz import make_dot
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
dot = make_dot(model(dummy_input), params=dict(model.named_parameters()))
dot.render("yolo_architecture", format="png") # 输出为 yolo_architecture.png
```
此代码片段展示了如何加载 YOLOv8 nano 模型并生成其计算图[^1]。注意,`torchviz` 库需提前安装 (`pip install torchviz`)。
### 注意事项
由于不存在官方发布的 YOLOv11,建议关注 Ultralytics 或其他可信开源项目的更新动态以了解未来可能的新版本。
阅读全文
相关推荐
















