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系统架构图yolov

时间: 2025-03-08 13:15:11 浏览: 28

### YOLOv 系列系统架构概述 YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于实时目标检测的神经网络模型。随着版本不断更新，其内部结构也经历了显著改进。 #### YOLOv5 架构特点 YOLOv5采用了经典的卷积神经网络(CNN)框架来处理图像数据[^2]。该模型通过多层卷积操作逐步提取输入图片中的空间特征，并利用残差连接提高训练稳定性。此外，在骨干网部分引入了CSPDarknet53作为基础骨架，有效提升了计算资源利用率并增强了表达能力。 ```python import torch.nn as nn class CSPBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv1 = Conv(in_channels, out_channels//2, k=1) self.conv2 = Conv(out_channels//2, out_channels//2, k=3, p=1) def forward(self, x): identity = x y = self.conv1(x) y = self.conv2(y) return torch.cat([identity,y], dim=1) ``` #### YOLOv9 创新之处相较于早期版本，YOLOv9不仅继承和发展了前代的优点，还特别融入了一些新颖的设计理念和技术手段。具体来说： - **PGI机制**：即Programmable Gradient Information(可编程梯度信息)，用于优化反向传播过程中的梯度流动情况； - **GELAN模块**：Generalized Efficient Layer Aggregation Network(广义高效层聚合网络),旨在构建更加灵活高效的多尺度特征融合方案；这些改动使得YOLOv9能够在保持高速推理的同时达到更高的检测精度和鲁棒性[^1]。

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