按照论文，目前模型精度和推理性能比较均衡的是yolov7 模型，对应的版本为0.1版。 根据源码导出的onnx文件张大刀的网络图（修改了其中目前我认为的一些bug，增加一些细节）。重新绘制了yoloV7 0.1版本的非常详尽网络结构。…

通过分析yaml文件，并将训练阶段的yolov7结构转onnx可视化以后，用Visio画了一下主干和SPPCSPC的结构图，其他结构部分后面有时间了再细画。【注意这里强调了是训练阶段，不是预测阶段，预测阶段的结构图和训练是不一样的&a…

1.整体结构 由上图所示，从整体上来看，YOLOV6的网络结构与YOLOV4、YOLOV5是很相似的，尤其是backbone和neck，但是其中的实现模块是有变化的；但最大的不同在于Head部分，采用的是YOLOX的Head方式，将…

YOLOv5代码注释版更新啦，注释的是最近的2021.07.14的版本，且注释更全 github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations YOLOV5网络结构 粗略图yolov5-1.0~4.0yolov5-5.0 详细图yolov5-3.0yolov5-4.0yolov5-5.0 github代码地址: ultralytics\…

YOLOv7-tiny 整体网络结构图yolov7-tiny.yaml组件模块MXCBLSPPCSP结构图yaml构建代码 MCB结构图yaml文件表示common.py代码 参考 整体网络结构图 yolov7-tiny.yaml # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1…

如有错误，恳请指出。 Yolov7的原作者就是Yolov4的原作者。看论文的时候看到比较乱，这里可能会比较杂乱的记录一下我觉得有点启发的东西。对于yolov7的代码，我也没有仔细的看，只是大概的看了下其他博客提到的些细节。所以这里也不会…

yolov6论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02976 先上一张yolov6的网络架构 图片来源于网络 BACKBONE yolov6使用了repVGG作为backbone 如果不了解repVGG的可以看原文 论文地址https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf 这里简单过一下，repVGG其核心思…