最近使用darknet框架对目标检测模型的训练实践很多，所以想将模型的结构可视化。 以前模型的训练都是基于Keras进行的，所以与graphviz组合可以简单地进行模型结构的可视化展示。 现在使用darknet训练时，模型的所有结构定义都存在于cfg文件中。 如果想制作可视化前的代码，就不能直接使用。 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：
正如你所看到的，因为使用方法也很简单，所以决定实践一波。
我主要使用YOLO系列的模型，这里将其可视化展示。 代码很简单，共同点如下。
path _ CFG=' *.CFG ' format _ output _ figure=' png ' savefilename=path _ CFG.split (.CFG ' )0) grap_
yolov1 :
yolov2 :
yolov2-tiny :
yolov3 :
yolov3-tiny :
yolov3_5l :
yolov3-spp :
yolov3-tiny_xnor :
yolov4 :
yolov4-tiny :
yolobile :
MobileNetV2Lite :
MobileNetV2Nano-voc :
已经画到这里了，感兴趣的人可以试试。