在深度学习领域，模型的可视化是理解和调试模型的重要工具。Netron 是一个强大的工具，能够帮助我们直观地查看和分析神经网络模型的结构、参数和层次关系。本文将从 Netron 的基本功能出发，结合 YOLO 系列模型（从 YOLOv1 到 YOLOv8）的输出设计，探讨如何使用 Netron 进行模型可视化，并深入分析 YOLO 模型的输出维度及其意义。
1. Netron 简介
Netron 是一个用于可视化神经网络模型结构的工具，支持多种深度学习框架的模型文件格式。它的主要功能包括：
- 模型可视化：支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras 等格式，能够以图形化的方式展示模型的网络结构。
- 参数查看：可以查看每一层的输入输出维度、权重参数等详细信息。
- 跨框架支持：方便在不同框架之间进行模型转换和迁移。
- 轻量化与易用性：提供网页版和桌面版，无需复杂配置即可使用。
官网地址：https://netron.app/
当我将一个onnx模型拖到网页时，你将得到一幅图。
我主要看这个输出，你知道为啥是：1 * 9 * 8400 是怎么来的吗？
2. YOLOv1 的输出设计
YOLOv1 是首个将目标检测建模为单阶段回归问题的算法。它的输出维度为 7×7×30，其中 30 表示每个网格单元（Grid Cell）预测的信息维度。具体来说，这 30 个维度包含以下两部分内容：
- 边界框预测：每个网格单元预测 2 个边界框，每个边界框包含 5 个参数（中心坐标、宽高、置信度）。
- 类别概率：每个网格单元预测 20 个类别的概率（基于 PASCAL VOC 数据集的 20 个类别）。
所以就是 2*5+20 = 30 个维度。
具体可以看看我之前的文章：《理解 YOLOV1 第一篇 预测阶段》
yolo1 将 一幅图 分成 7*7 = 49 个cell 每个cell 预测两个候选框，所以yolo1一共可以提供98个候选框。而 yolo8 却不是固定的候选框。
3. YOLOv8 的输出设计
YOLOv8 是 Ultralytics 公司推出的新版本 YOLO 模型，它在 YOLOv5 的基础上进行了多项改进。YOLOv8 的输出维度与 YOLOv1 有显著不同，主要体现在以下几个方面：
- 输出张量的形状：通常为
[batch_size, num_anchors, num_classes + 4]，其中num_classes + 4包括 4 个边界框参数、和num_classes个类别概率。 - 多尺度预测：YOLOv8 使用多尺度特征图（如 80×80、40×40、20×20）进行预测，每个尺度预测 3 个边界框。
- Anchor-Free 设计：摒弃了传统的锚框（Anchor Boxes），直接预测边界框的中心点和宽高。
以下是 YOLOv8 的核心设计、输出维度及其与 YOLOv1 的对比：
1. 核心设计
YOLOv8 延续了 YOLO 系列的单阶段检测框架，同时引入了以下改进：
- Anchor-Free 设计：摒弃了传统的锚框（Anchor Boxes），直接预测边界框的中心点和宽高，简化了模型设计。
- 多尺度预测：通过特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PAN）实现多尺度特征融合，提升对小目标的检测能力。
- 动态标签分配：采用动态标签分配策略（如 Task-Aligned Assigner），优化正负样本的匹配。
- 更高效的网络结构：基于 CSP（Cross Stage Partial）架构，结合更深的网络和更高效的卷积模块。
YOLOv8 的候选框机制
YOLOv8 是 Anchor-Free 的模型，它没有显式的锚框（Anchor Boxes）。以及 YOLOv8 与 YOLOv5 的区别：
1. YOLOv8 是 Anchor-Free 的
YOLOv8 摒弃了传统的锚框设计，采用了 Anchor-Free 的预测机制。这意味着：
- 无需预定义锚框：YOLOv8 直接预测边界框的中心点坐标和宽高，而不是基于预定义的锚框进行调整。
- 简化模型设计：去除了锚框相关的超参数（如锚框尺寸、比例），减少了调优的复杂性。
- 更好的灵活性：Anchor-Free 设计能够更好地适应不同形状和尺寸的目标。
2. YOLOv5 的锚框设计
YOLOv5 是 YOLOv8 的前身，它仍然使用了传统的锚框设计。在 YOLOv5 中：
- 锚框是预定义的：模型在训练前会基于数据集的统计信息（如目标宽高比）生成一组锚框。
- 每个网格预测多个锚框：例如，YOLOv5 的每个网格单元会预测 3 个锚框。
- 不同版本的锚框数量不同：YOLOv5-s、YOLOv5-m、YOLOv5-l 和 YOLOv5-x 的锚框数量可能不同，通常为 9 到 18 个。
3. YOLOv8 的候选框数量
虽然 YOLOv8 没有锚框，但它仍然会预测一定数量的候选框（Predictions）。候选框的数量取决于以下因素：
- 输入分辨率：输入图像的分辨率越高，特征图的网格数越多。
- 特征图尺度：YOLOv8 使用多尺度特征图（如 80×80、40×40、20×20）进行预测。
- 每个网格的预测框数：每个网格单元预测固定数量的边界框（通常是 3 个）。
计算公式：
其中，n 是特征图尺度的数量。
4. YOLOv8 不同版本的差异
YOLOv8 的不同版本（如 YOLOv8-s、YOLOv8-m、YOLOv8-l、YOLOv8-x）的主要区别在于：
- 网络深度和宽度：不同版本的模型深度和宽度不同，影响模型的参数量和计算量。
- 特征图尺度：不同版本可能使用不同的特征图尺度，影响候选框的数量。
- 性能：YOLOv8-x 是高性能版本，通常具有更高的检测精度，但计算量也更大。
5. 总结
- YOLOv8 是 Anchor-Free 的，没有显式的锚框设计。
- YOLOv5 使用了锚框，不同版本的锚框数量可能不同。
- YOLOv8 的候选框数量 取决于输入分辨率、特征图尺度和每个网格的预测框数。
2. 输出维度
YOLOv8 的输出维度与 YOLOv1 有显著不同，主要体现在以下几个方面：
2.1 输出张量的形状
YOLOv8 的输出张量形状通常为 [batch_size, num_anchors, num_classes + 5]，其中：
batch_size：批次大小（如 1 张图片时为 1）。num_anchors：每个尺度的候选框数量（即预测框的总数）。num_classes + 5：每个预测框的输出维度，包括：- 4 个边界框参数：
(x_center, y_center, width, height)。 - 1 个置信度分数：表示边界框是否包含目标。
num_classes个类别概率：表示每个类别的概率。
- 4 个边界框参数：
2.2 具体示例
假设：
- 输入图片的批次大小为 1。
- 模型输出 3 种尺度的特征图（如 80×80、40×40、20×20）。
- 每个尺度预测 3 个边界框。
- 类别数为 80（如 COCO 数据集）。
则输出张量的形状为：
- 80×80 尺度：
[1, 80×80×3, 85]。 - 40×40 尺度：
[1, 40×40×3, 85]。 - 20×20 尺度：
[1, 20×20×3, 85]。
其中，85 = 4 (边界框) + 1 (置信度) + 80 (类别概率)。
2.3 与 YOLOv1 的对比
| 特性 | YOLOv1 | YOLOv8 |
|---|---|---|
| 输出维度 | 7×7×30（固定网格） | 多尺度动态输出（如 80×80×85） |
| 边界框预测 | 每个网格预测 2 个边界框 | 每个网格预测 3 个边界框 |
| 锚框设计 | 无锚框 | Anchor-Free（隐式锚框） |
| 类别概率 | 20 个类别（PASCAL VOC） | 80 个类别（COCO） |
| 多尺度预测 | 无 | 支持（FPN + PAN） |
| 动态标签分配 | 无 | 支持（Task-Aligned Assigner） |
4. 后处理
YOLOv8 的后处理步骤与 YOLOv1 类似，但更加高效：
- 筛选边界框：根据置信度阈值（如 0.5）过滤低置信度的边界框。
- 计算类别置信度：将每个边界框的置信度与类别概率相乘，得到每个框的类别置信度。
- 非极大值抑制（NMS）：按类别置信度排序，去除重叠的冗余框。
5. 总结
- YOLOv8 的输出维度更加灵活，支持多尺度预测和动态标签分配，显著提升了检测性能。
- 与 YOLOv1 相比，YOLOv8 在输出设计、网络结构和后处理方面都有显著改进，更适合现代目标检测任务。
4. 输入分辨率对预测框数量的影响
YOLOv8 的预测框数量取决于输入分辨率、特征图尺度和每个网格的预测框数。在默认输入分辨率（640×640）下，YOLOv8 的预测框数量为 8400。然而，当输入分辨率提高时，特征图的网格数会显著增加，导致预测框数量激增。
5. 使用 Netron 可视化 YOLO 模型
通过 Netron，我们可以直观地查看 YOLO 模型的输出张量及其结构。以下是具体步骤：
- 打开模型文件：在 Netron 中打开 YOLO 模型文件（如
.pt或.onnx）。 - 查看输出节点：点击输出节点，查看输出张量的形状和参数。
- 分析输出维度：根据输出张量的形状，分析模型的预测框数量和类别概率。
例如，YOLOv8 的输出张量形状为 [1,8400,84]，其中 84 包括 4 个边界框参数、80 个类别概率。
而上图中我的模型是 1 * 9 * 8400 ，也就是[1,8400,9] 这里9 其实是5个类别+4 个边界框参数（等于9）。
因为这个模型里我只分了5类：（yolo8 应该最多支持80个种类）
至于 为啥 顺利不对（1 * 9 * 8400 ）（[1,8400,9] ） 后面我会继续写一篇，关于维度顺序问题的文章。！！！
YOLOv8 去掉了候选框置信度（Objectness Score）这个维度。这是 YOLOv8 的一个重要改进之一。
背景 在早期的 YOLO 版本（如 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5）中，模型的输出通常包含以下几个维度：
- 边界框坐标（x, y, w, h）
- 候选框置信度（Objectness Score）：表示该边界框是否包含目标的可能性。
- 类别置信度（Class Confidence）：表示目标属于某一类别的概率。
YOLOv8 的改进 YOLOv8 简化了输出设计，去掉了候选框置信度（Objectness Score），直接输出：
- 边界框坐标（x, y, w, h）
- 类别置信度（Class Confidence）
这种设计使得模型更加简洁，减少了冗余计算，同时提高了推理效率。
原因分析
- 简化模型输出：候选框置信度和类别置信度在功能上有一定的重叠，去掉候选框置信度可以减少模型的复杂度。
- 提高效率：减少输出维度可以加快后处理速度，尤其是在大规模目标检测任务中。
- 优化训练目标：YOLOv8 通过改进损失函数（如 InnerIoU 系列）和网络结构，直接优化边界框回归和分类任务，不再需要单独的候选框置信度来辅助训练。
6. 总结
Netron 是一个强大的工具，能够帮助我们直观地查看和分析深度学习模型的结构和参数。通过 Netron，我们可以深入理解 YOLO 系列模型的输出设计及其意义。从 YOLOv1 的 7×7×30 输出到 YOLOv8 的 8400 预测框，YOLO 系列模型在目标检测领域取得了显著的进展。希望本文能帮助你更好地理解 YOLO 模型的设计和使用 Netron 进行模型可视化。