yolov8框架图详解
时间: 2023-10-26 12:06:59 浏览: 1055
Yolov8是一种用于目标检测的深度学习框架,它是Yolov3的改进版本。Yolov8采用了Darknet-53作为主干网络,使用了多尺度特征融合和卷积层的结构优化来提高检测精度和速度。
Yolov8的网络架构包含三个流程:特征提取、特征融合和预测。以下是Yolov8的框架图:
1. 特征提取:Yolov8使用Darknet-53作为主干网络,Darknet-53由53个卷积层组成,用于提取输入图像的特征。这些卷积层通过使用不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征。
2. 特征融合:Yolov8采用了多尺度特征融合的方法来结合来自不同层级的特征。这种融合可以帮助模型更好地捕捉目标在不同尺度下的特征信息。Yolov8使用了三个不同尺度的特征图进行融合。
3. 预测:在特征融合之后,Yolov8使用卷积层进行对象检测预测。预测层包括三个不同尺度的检测层,每个检测层都可以预测一定数量的目标框。每个目标框包含类别置信度和位置信息。
相关问题
yolov5结构图详解
### YOLOv5 架构详解
#### 1. 总体网络结构概述
YOLOv5 是一种单阶段目标检测模型,其设计旨在实现实时性能的同时保持较高的准确性。该模型由多个主要组件构成,包括输入层、骨干网(Backbone)、颈部(Neck)以及头部(Head)。这些模块共同协作完成图像特征提取与对象定位的任务[^1]。
#### 2. 输入处理
对于输入数据而言,YOLOv5 接受固定大小的图片作为输入,默认情况下为640×640像素。为了适应不同尺寸的目标,在训练过程中会采用多尺度训练策略来增强模型泛化能力;而在推理阶段,则会对测试集中的每张照片进行缩放操作以匹配预设分辨率的要求。
#### 3. 骨干网 (Backbone)
在YOLOv5 中使用的CSPDarknet53架构被证明是非常有效的基础框架之一。它通过引入跨阶段部分连接机制(Cross Stage Partial connections),使得信息能够在较深层次之间更高效地流动,从而提高了计算效率并减少了过拟合的风险。此外,还利用了Focus layer这一特殊单元来进行空间维度上的降采样工作,进一步提升了整体表现力。
```python
class Focus(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super().__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)
def forward(self, x): # x(b,c,h,w) -> y(b,4c,h/2,w/2)
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
```
#### 4. 颈部 (Neck)
YOLOv5 的 Neck 主要负责融合来自不同层级的信息流,并将其传递给最终预测头之前做必要的调整优化。具体来说就是采用了FPN+PANet相结合的方式构建了一个强大的自上而下的路径聚合网络(Path Aggregation Network),这有助于提高小物体识别精度并且加强全局上下文感知能力。
#### 5. 头部 (Head)
最后到达的是用于生成边界框坐标及类别概率分布向量的输出端——即所谓的 "head" 或者叫作 “detection head”。在这个位置上部署了一系列卷积层用来逐步缩小通道数直至达到预期输出格式为止。值得注意的是,YOLOv5 支持三种不同的scale版本(S,M,L),分别对应着轻量化需求场景下不同程度资源消耗的选择。
yolov5的框架详解
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架,使用Python编写,支持GPU和CPU两种计算环境。它是YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本,相比于之前的版本,YOLOv5在速度和精度上都有了明显的提升。
YOLOv5的主要特点和优势如下:
1.快速:YOLOv5采用的是基于单个神经网络的端到端目标检测方法,能够实时进行目标检测。
2.高精度:YOLOv5采用的是新的SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构,可以在不增加计算量的情况下提高检测精度。
3.易于训练:YOLOv5的训练和测试都非常简单,只需要几行代码就可以完成。
4.开源:YOLOv5是开源的,任何人都可以自由使用和修改。
下面是YOLOv5的具体流程:
1.输入图片数据,将其缩放到指定大小。
2.将缩放后的图片数据送入卷积神经网络中。
3.经过多个卷积层和池化层的处理,提取出图片特征。
4.使用SPP结构对特征进行处理,得到不同尺度的特征图。
5.将不同尺度的特征图和原始特征图融合在一起,得到最终的特征图。
6.对特征图进行卷积操作,得到目标检测结果。
7.使用非极大值抑制算法去除重叠框,得到最终的检测结果。
总的来说,YOLOv5是一种快速、高精度、易于训练、开源的目标检测框架,适用于各种视觉应用领域,如自动驾驶、智能安防、机器人等。
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