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YOLOv5网络结构解析

2022-10-31 16:30:17 5786 python

0 1、YOLOv5 网络结构解析　　YOLOv5针对不同大小（n， s， m， l， x）的网络整体架构都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度，　　分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。　　还需要注意一点，官方除了n， s， m， l， x版本外还有n6， s6， m6， l6， x6，区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280，　　当然结构上也有些差异，前者只会下采样到32倍且采用3个预测特征层，而后者会下采样64倍，采用4个预测特征层。　　yolov5s.yaml文件内容：　　nc： 80 # number of classes 数据集中的类别数　　depth_multiple： 0.33 # model depth multiple 模型层数因子（用来调整网络的深度）　　width_multiple： 0.50 # layer channel multiple 模型通道数因子（用来调整网络的宽度）　　# 如何理解这个depth_multiple和width_multiple呢？它决定的是整个模型中的深度（层数）和宽度（通道数），具体怎么调整的结合后面的backbone代码解释。　　anchors： # 表示作用于当前特征图的Anchor大小为 xxx 　　# 9个anchor，其中P表示特征图的层级，P3/8该层特征图缩放为1/8，是第3层特征　　- ［10，13， 16，30， 33，23］ # P3/8，表示［10，13］，［16，30］，［33，23］3个anchor 　　- ［30，61， 62，45， 59，119］ # P4/16 　　- ［116，90， 156，198， 373，326］ # P5/32 原作者：Fengwen，BBuf 2 《YOLOv5全面解析教程》一，网络结构逐行代码解析.pdf 516.42 KB , 下载次数: 8
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