YOLOv5s模型结构图
时间: 2025-06-26 16:13:35 浏览: 14
### YOLOv5s 模型架构图概述
YOLOv5s 是一种轻量级的目标检测模型,其结构设计简洁高效。该模型的 YAML 配置文件中详细定义了模型的主要组成部分,包括参数设置、主干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)以及头部网络(Head)[^1]。
#### 主要模块解析
- **主干网络 (Backbone)**
主干网络负责提取图像特征。YOLOv5s 使用 CSPDarknet53 的简化版作为主干网络,通过卷积层和残差连接来增强特征表达能力[^3]。
- **颈部网络 (Neck)**
颈部网络通常由 Focus 层和若干 C3 模块组成。Focus 层用于减少输入尺寸并增加通道数,而 C3 模块则进一步融合多尺度特征[^4]。
- **头部网络 (Head)**
头部网络主要用于预测目标的位置、类别和置信度分数。它基于 PANet 架构实现,在不同尺度间传递上下文信息,从而提高检测精度[^2]。
以下是根据上述描述绘制的一个简单的 YOLOv5s 模型架构示意:
```plaintext
Input Image -> Focus Layer ->
CSPBlock_1 -> CSPBlock_2 -> CSPBlock_3 ->
SPP Module -> C3 Block ->
Upsample & Concatenate Features ->
Output Predictions
```
对于更详细的可视化表示,可以参考以下资源中的具体图表:
- 版本 5.0 和 6.0 的差异可以通过对比 ONNX 文件生成的结构图得出结论。
- 如果需要精确的结构图,建议查看官方文档或社区贡献者提供的高质量绘图工具生成的结果。
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### 示例代码:加载预训练 YOLOv5s 并导出 ONNX 图形
如果希望自行验证模型结构,可通过 Python 脚本加载预训练权重并将模型转换为 ONNX 格式以便观察内部细节。
```python
import torch
# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 导出到 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=11)
print("ONNX model exported successfully.")
```
此脚本会生成 `yolov5s.onnx` 文件,可使用 Netron 工具打开以直观展示模型层次结构。
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