内容概要：本文档详细展示了YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv11四种目标检测模型的网络结构图。每个版本的网络结构都包含了输入层、主干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）以及检测头（Head）。文档通过图形化的方式呈现了各层之间的连接关系，包括卷积层、归一化层、激活函数、池化层、跳跃连接等组件的具体配置。此外，还列出了不同版本YOLO模型的关键参数如层数、参数量、梯度数量和浮点运算次数（GFLOPs），有助于读者理解各版本模型的复杂度和性能特点。 适合人群：计算机视觉领域研究人员、深度学习工程师、对YOLO系列模型感兴趣的学生或开发者。 使用场景及目标：①研究和对比不同版本YOLO模型的架构差异；②为选择适合特定应用场景的YOLO模型提供参考；③辅助理解和实现YOLO模型的改进和优化。 阅读建议：由于文档主要以图表形式展示网络结构，建议读者结合YOLO相关论文和技术博客，深入理解各组件的功能和作用机制。同时，可以通过实验验证不同版本YOLO模型在实际任务中的表现，从而更好地掌握其特性和优势。

首先贴出三个链接： 1. AlexNet网络结构详解视频 2. 使用pytorch搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练 3. 使用tensorflow搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练 AlexNet是2012年ILSVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统方法的 70%+提升到 80%+（当时传统方法已经进入瓶颈期，所以这么大的提升是非常厉害的）。它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，深度学习开始迅速发展。下图是从Alex

总结了很多牛人的知识，解释了自己的很多疑点。