YOLOV5结构图
时间: 2025-05-04 21:54:13 浏览: 83
### YOLOv5 的模型架构图
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测算法,其设计简洁而强大。以下是关于 YOLOv5 模型架构的关键组成部分及其结构图的相关描述。
#### 输入端
在输入阶段,图像被调整到统一尺寸以便于处理。这一过程通常涉及缩放和填充操作以适应网络的固定输入大小[^2]。
#### 主干网络 (Backbone Network)
主干网络负责提取特征。YOLOv5 使用了一种改进版的 CSPDarknet53 架构作为基础骨架。其中引入了两种重要结构:
- **CSP 结构**: 跨阶段部分连接(Cross Stage Partial Connections),用于减少计算量并提高性能。
- **Focus 结构**: Focus 层通过切片的方式将输入图片的空间维度信息嵌入通道维度中,从而提升效率。
```python
class Focus(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super(Focus, self).__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)
def forward(self, x): # x(b,c,h,w) -> y(b,4c,h/2,w/2)
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
```
#### 颈部网络 (Neck Network)
颈部网络主要由 FPN 和 PAN 组成,FPN 提取高层次语义信息,PAN 则增强低层次细节信息。这种组合使得不同尺度的目标都能得到较好的检测效果。
#### Head 输出端
最终输出层会生成预测框的位置、类别以及置信度得分。这些数据经过 NMS 处理后形成最终的结果集。
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对于具体的 YOLOv5 模型架构图,可以参考官方文档或其他社区贡献者制作的教学资料[^1]。如果需要更加直观的理解,建议查看开源项目中的可视化工具或图形化解释文件。
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