YOLOv5-6.0网络结构
2024-03-08 22:58:55 10 举报
YOLOv5-6.0网络结构是一种先进的深度学习模型,用于目标检测任务。这种模型采用了一系列卷积层、批处理归一化层、激活函数和最大池化层,这些层共同协作以提高模型的准确性和速度。YOLOv5-6.0网络结构的核心部分是其由三层构成的Darknet-53骨干网络,这种网络结构是YOLOv5-6.0模型速度和精度的关键。此外,YOLOv5-6.0网络结构还包括了一个多输出层的头部结构,每个输出层对应不同的目标类别和预测框的位置、大小和置信度。该模型采用Python编写,并通过PyTorch框架进行训练和推理。由于其高效性和准确性,YOLOv5-6.0网络结构广泛应用于自动驾驶、智能监控和机器人技术等领域。
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大纲/内容
Conv
Conv2d
C3
Upsample
Input
C3 Bottleneck1
SPPF
ConvBNSiLU
C3 Bottleneck2
+
Concat
Bottleneck*n
BN+SiLU
MaxPool2d
80*80
Bottleneck1
Bottleneck2
40*40
Backbone
20*20
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