全网最全，还有谁？深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解（附资料）

很多人考虑到Yolov5的创新性不足，对算法是否能够进化，称得上Yolov5而议论纷纷。

但既然称之为Yolov5，也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5的网络结构和Yolov3、Yolov4相比，不好可视化，导致很多同学看Yolov5看的云里雾里。

因此本文，主要对Yolov5四种网络结构的各个细节做一个深入浅出的分析总结，和大家一些探讨学习。

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本文目录

1 Yolov5 四种网络模型
1.1 Yolov5网络结构图
1.2 网络结构可视化
1.2.1 Yolov5s网络结构
1.2.2 Yolov5m网络结构
1.2.3 Yolov5l网络结构
1.2.4 Yolov5x网络结构
2 核心基础内容
2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图
2.2 Yolov5核心基础内容
2.2.1 输入端
2.2.2 Backbone
2.2.3 Neck
2.2.4 输出端
2.3 Yolov5四种网络结构的不同点
2.3.1 四种结构的参数
2.3.2 Yolov5网络结构
2.3.3 Yolov5四种网络的深度
2.3.4 Yolov5四种网络的宽度
3 Yolov5相关论文及代码
4 小目标分割检测
5 Yolox核心基础完整讲解
6 后语

1 Yolov5四种网络模型

Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。

但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。

因此无法用netron工具直接可视化的查看网络结构，造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。

比如下载了Yolov5的四个pt格式的权重模型：

因为netron对pt格式的文件兼容性并不好，直接使用netron工具打开，会发现，根本无法显示全部网络。

因此可以采用pt->onnx->netron的折中方式，先使用Yolov5代码中models/export.py脚本将pt文件转换为onnx格式，再用netron工具打开，这样就可以看全网络的整体架构了。

如果有同学对netron工具还不是很熟悉，这里还是放上安装netron工具的详解。

如需下载Yolov5整体的4个网络pt文件及onnx文件。

1.1 Yolov5网络结构图

安装好netron工具，就可以可视化的打开Yolov5的网络结构。

这里大白也和之前讲解Yolov3&Yolov4同样的方式，绘制了Yolov5s整体的网络结构图。配合netron的可视化网络结构查看，脑海中的架构会更加清晰。

本文也会以Yolov5s的网络结构为主线，讲解与其他三个模型（Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x）的不同点，让大家对于Yolov5有一个深入浅出的了解。

1.2 网络结构可视化

将四种模型pt文件的转换成对应的onnx文件后，即可使用netron工具查看。
但是，有些同学可能不方便，使用脚本转换查看。
因此，大白也上传了每个网络结构图的图片，也可以直接点击查看。
虽然没有netron工具更直观，但是也可以学习了解。

1.2.1 Yolov5s网络结构

Yolov5s网络是Yolov5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。后面的3种都是在此基础上不断加深，不断加宽。

上图绘制出的网络结构图也是Yolov5s的结构，大家也可直接点击查看，Yolov5s的网络结构可视化的图片。

1.2.2 Yolov5m网络结构

此处也放上netron打开的Yolov5m网络结构可视图，点击即可查看，后面第二版块会详细说明不同模型的不同点。

1.2.3 Yolov5l网络结构

此处也放上netronx打开的Yolov5l网络结构可视图，点击即可查看。

1.2.4 Yolov5x网络结构

此处也放上netronx打开的Yolov5x网络结构可视图，点击即可查看。

2 核心基础内容

2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图

2.1.1 Yolov3网络结构图

Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone、Neck和Prediction