【注】: 本文为YOLOv5、YOLOX、YOLOv6、YOLOv7模型结构图,作图软件为drawio。因精力有限暂时不做结构的详细阐述和具体的代码讲解,后续有机会再做补充。如有需要可以查阅其他博主的文章了解学习。
【另】:希望模型结构图可以帮助到有需要的人,如模型中有错误的地方,欢迎批评指正!
YOLOv5模型结构图
YOLOv5在(n, s, m, l, x)这几个版本的模型网络结构都是一样的,只不过会在每个子模块中采用不同的深度depth_multiple和宽度width_multiple参数。例如下图所示,对于YOLOv5s中的depth_multiple参数为0.33,即在YOLOv5s这个版本模型中,如网络图中所示的第一个C3_1_x3代表着此处的C3结构有(n = 3 x 0.33 ≈ 0.99 < 1,此处代码中有判断,<1则取1,否则取n)个,后面C3同上计算 。同理,宽度width_multiple即out_channels通道数是同样的计算方法。
另外,源码除了n, s, m, l, x这几个版本的模型之外,还有n6, s6, m6, l6, x6版本,区别在于带6的版本针对的是更大分辨率(如1280 x 1280)的图片,在结构上也会有所差异,此处不详细赘述。
YOLOX模型结构图
YOLOv6模型结构图
【补充说明】: 此文章中的YOLOv6模型由于作者才疏学浅,画图时一时疏忽,导致模型结构中的 FPN 和 PAN 两个结构的流程画反了,正确画法如上图YOLOv5s所示,但不影响对整体结构的理解。
<以后若有时间会改正过来,请体谅>
YOLOv7模型结构图
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-466860.html
【注】:后续会继续补充【YOLO系列】的一些最新模型的结构图,如PP-YOLOE、YOLOv7等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-466860.html
到了这里,关于【YOLO系列】YOLOv5、YOLOX、YOOv6、YOLOv7网络模型结构的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!