yolov5s 5.0网络结构
时间: 2024-12-09 16:14:20 浏览: 273
YOLOv5s 5.0是一种高效的实时目标检测模型,属于YOLO(You Only Look Once)系列的第五代产品。YOLOv5s是YOLOv5系列中的一个小模型,具有较少的参数和计算量,适用于资源受限的场景。以下是YOLOv5s 5.0的网络结构介绍:
1. **Backbone(主干网络)**:
- **CSP1_X**:CSP(Cross Stage Partial)模块用于减少计算量,同时保持模型的性能。
- **Focus**:将输入图像进行切片操作,减少计算量。
- **Conv**:卷积层,用于提取特征。
2. **Neck(颈部网络)**:
- **PANet(Path Aggregation Network)**:用于融合不同尺度的特征图,增强模型的特征表达能力。
- **SPP(Spatial Pyramid Pooling)**:空间金字塔池化,用于处理不同尺度的目标。
3. **Head(检测头)**:
- **YOLO Layer**:用于预测目标的位置和类别。
- **Anchor Boxes**:预设的锚框,用于生成预测框。
YOLOv5s 5.0的网络结构图如下:
```
Input
|
v
CSP1_6
|
v
CSP1_12
|
v
CSP1_24
|
v
CSP1_48
|
v
SPP
|
v
PANet
|
v
YOLO Layer
```
### 详细结构
1. **输入层**:输入图像大小通常为640x640x3。
2. **CSP1_6**:包含6个卷积层,使用CSP模块。
3. **CSP1_12**:包含12个卷积层,使用CSP模块。
4. **CSP1_24**:包含24个卷积层,使用CSP模块。
5. **CSP1_48**:包含48个卷积层,使用CSP模块。
6. **SPP**:空间金字塔池化层。
7. **PANet**:路径聚合网络,用于特征融合。
8. **YOLO Layer**:输出预测结果。
### 优点
- **高效**:YOLOv5s 5.0在保持高精度的同时,具有较少的参数和计算量。
- **实时性**:适用于实时目标检测任务。
- **灵活性**:支持多种输入图像大小和多种任务。
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