YOLOv7网络架构图
时间: 2023-06-18 14:02:07 浏览: 195
以下是YOLOv7的网络架构图:

YOLOv7是基于CSPDarknet53网络架构的改进版本,它使用了一些新的技术来提高检测性能和减少模型大小,如Cross-Stage Partial Network (CSP)和Spatial Attention Module (SAM)等。YOLOv7的网络架构图包含了输入图像、CSPDarknet53网络、SPP和PANet层、YOLOv3头和NMS等模块。其中,SPP和PANet层用于提取不同尺度的特征,YOLOv3头用于预测检测框和类别,NMS用于去除重叠的检测框。
相关问题
yolov8网络架构图
### YOLOv8 网络架构图解析
#### 架构概述
YOLOv8引入了一种全新的网络设计思路,在保持实时检测能力的同时提升了模型精度。该版本的网络结构进行了多处优化,使得其在网络效率和性能之间达到了更好的平衡[^1]。
#### 主要组件分析
- **Backbone**: 背景提取部分采用了更高效的特征金字塔构建方式,能够更好地捕捉不同尺度的目标信息。
- **Neck (FPN)**: 特征融合层增强了跨层的信息交流机制,通过自适应调整各层次的重要性来提高最终输出的质量。
- **Head**: 输出头负责预测边界框的位置以及类别标签,新加入了针对特定应用场景下的定制化改进措施。
#### 关键技术创新点
- 强化了轻量化卷积操作的应用范围;
- 对原有的激活函数做了针对性的选择与调优;
- 设计了更加灵活可扩展的基础模块组合形式;
```python
import torch.nn as nn
class YOLOv8(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80):
super(YOLOv8, self).__init__()
# Backbone definition here
# Neck(FPN) definition here
# Head definition here
def forward(self, x):
pass # Forward propagation logic goes here
```
yolov5网络架构图
Yolov5是一种先进的目标检测算法,它是基于深度学习架构的实时目标检测模型。下面是Yolov5的网络架构图:
```
Backbone
│
CSPDarknet53
│
┌────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┐
│ │ │
Neck Head Detect
│ │ │
PANet YOLOv5 Head NMS + Post-processing
│ │ │
└────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────┘
│
Prediction
```
在Yolov5中,网络架构主要由三个主要组件组成:
1. Backbone(骨干网络):使用CSPDarknet53作为骨干网络,用于从输入图像中提取特征。
2. Neck(特征融合模块):使用PANet(Path Aggregation Network)实现特征金字塔,用于融合不同尺度的特征。
3. Head(检测头):使用YOLOv5 Head进行目标检测,在不同尺度上生成预测框和类别概率。
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