YOLO Vision 2026:

Visualiza arquitecturas de YOLO con YAML2ModelGraph#

YAML2ModelGraph es una herramienta de la comunidad que convierte archivos YAML de modelos de Ultralytics YOLO en diagramas de arquitectura SVG. Puede ayudar a documentar modelos personalizados o a inspeccionar su estructura de backbone, neck y head.

Single-head YOLO architecture rendered by YAML2ModelGraph Multi-head YOLO architecture rendered by YAML2ModelGraph

Instalación#

Clona el proyecto e instala su dependencia PyYAML:

git clone https://github.com/WangQvQ/YAML2ModelGraph.git
cd YAML2ModelGraph
pip install pyyaml

Uso#

Genera un diagrama a partir del ejemplo de YOLO26 incluido:

python main.py examples/yolo26.yaml output.svg

Usa --head multi para dibujar nodos de head específicos de escala separados, o selecciona uno de los temas incluidos:

python main.py examples/yolo26.yaml output.svg --head multi --theme paper_ryb

Los temas disponibles incluyen paper, paper_ryb, candy, dark, ocean, retro, blueprint, forest y journal. El SVG generado no requiere ninguna instalación de Graphviz.

Metadatos de los nodos#

Edita DISPLAY_CONFIG en main.py de YAML2ModelGraph para elegir qué detalles aparecen en cada nodo:

DISPLAY_CONFIG = {
    "show_channels": True,
    "show_repeats": True,
    "show_stride": True,
    "show_args": False,
}

Los nombres de los módulos YAML personalizados se renderizan automáticamente. Los colores, las formas y la tipografía de los temas se configuran en el archivo themes.py de la herramienta.

Limitaciones#

YAML2ModelGraph alinea de forma especial los heads estándar de Detect. Otros heads de tareas como OBB, Pose y Segment se renderizan actualmente como nodos genéricos del carril del neck. Consulta el repositorio de YAML2ModelGraph para obtener detalles actuales sobre la compatibilidad y el uso.

Colaboradores
RARahulbiradar91

Comentarios