Darknet网络模型结构可视化

最近使用darknet框架来进行目标检测模型的训练实践比较多，就想对模型的结构进行可视化，之前因为模型的训练都是基于Keras进行的，搭配graphviz就可以很方便地进行模型结构的可视化展示了，现在使用darknet训练的话，模型的结构定义都是存在cfg文件中的，想要进行可视化之前的代码就没办法直接使用了，在网上发现了一个有趣的项目就是基于cfg文件直接实现了模型结构的可视化展示，项目地址在这里。

截图如下：

可以看到，使用方法也是很简单的，所以决定实践一波。

我用的主要是YOLO系列的模型，这里对其进行可视化展示。代码很简单，都是通用的，如下所示：

path_cfg='*.cfg'
format_output_figure='png'
savefilename=path_cfg.split('.cfg')[0]
grap_g=plot_graph(path_cfg,savefilename, format=format_output_figure)
grap_g.view()

下面看一下一些经典的网络结构：

yolov1：

yolov2：

yolov2-tiny：

yolov3：

yolov3-tiny：

yolov3_5l：

yolov3-spp：

yolov3-tiny_xnor：

yolov4：

yolov4-tiny：

yolobile：

MobileNetV2Lite：

MobileNetV2Nano-voc：

就画到这里了，感兴趣的可以试试哈！

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