YOLOv5s网络结构图
时间: 2025-05-30 19:33:28 浏览: 9
YOLOv5s 是 YOLOv5 系列中的小型模型之一,其架构设计继承了 YOLOv4 的许多特性并进行了优化[^1]。虽然具体的网络结构图并未在官方文档中直接提供,但可以通过分析其配置文件和代码来了解其组成。
### YOLOv5s 架构概述
YOLOv5s 使用的是 CSPDarknet53 主干网作为特征提取器的一部分。CSP(Cross Stage Partial Network)的设计旨在降低计算成本的同时提升性能。以下是 YOLOv5s 的主要组成部分:
#### 1. **主干网络 (Backbone):**
- 基于 CSPDarknet53 缩减版实现。
- 包含多个卷积层和残差块,通过跨阶段部分连接减少内存消耗和增强梯度流动。
- 输入尺寸通常为 `640x640` 或其他指定分辨率。
#### 2. **颈部 (Neck):**
- PANet(Path Aggregation Network)被用来融合多尺度特征。
- 结合自底向上和自顶向下的路径聚合机制,增强了小目标检测能力。
- 这一模块允许低级细节信息与高级语义信息更好地结合。
#### 3. **头部 (Head):**
- 头部负责最终预测框的位置、类别概率以及置信度得分。
- 对三个不同的特征层次进行预测:P3, P4, 和 P5。
- 每一层对应特定范围的目标大小。
下面是一个简化版本的 YOLOv5s 架构表示方式:
```plaintext
Input -> Focus Layer ->
Conv -> CBL -> BottleneckCSP -> Conv -> SPP -> CBL -> BottleneckCSP -> Concat(PAN) ->
Detect Head (for three scales)
```
其中:
- **Focus Layer**: 将输入图像的空间维度压缩一半而通道数增加四倍。
- **SPP (Spatial Pyramid Pooling)**: 提取多种空间金字塔级别的特征以改善鲁棒性。
- **BottleneckCSP Blocks**: 减少计算量同时保留足够的表达力。
对于可视化需求,可以参考 Ultralytics 官方 GitHub 页面或者社区贡献的相关资源获取详细的图表展示形式。
如果需要生成实际的架构图,可利用工具如 Netron 来加载预训练权重文件 `.pt` 查看具体每一层布局情况;另外也可以借助 PyTorch 自带函数导出 ONNX 文件再转换成图形化界面查看。
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