YOLOv5网络详解

最新推荐文章于 2024-08-14 22:32:20 发布
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#深度学习 #人工智能

本文详细介绍了YOLOv5网络结构，包括NewCSP-Darknet53骨干网络、SPPF与NewCSP-PAN颈部网络及YOLOv3头部。探讨了多种数据增强方法如Copypaste、Randomaffine等，并解析了多尺度训练策略、自动anchor生成、混合精度训练等技术。此外还介绍了损失函数的设计思路。

原视频链接

YOLOv5网络详解_哔哩哔哩_bilibili

网络结构

在这里插入图片描述

 网络结构：

Backbone:New CSP-Darknet53

Neck:SPPF,New CSP-PAN

Head:YOLOv3 Head

将Focus模块替换成了6*6的普通卷积层。

两者的功能相同，但后者的效率更高

将SPP换为SPPF

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YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，如上图所示，我们需要先理解三个模块：Conv，C3，SPPF，以便理解网络结构图。关于这三个模块的解释放在文章末尾。其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，，以便理解网络结构图。关于这三个模块的解释放在文章末尾。其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。
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YOLOv5有几种不同的架构，各网络模型算法性能分别如下： YOLOv5是一种目标检测算法，其模型结构主要包括以下组成部分：输入端：YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成，分别负责检测大中小尺度的目标。Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络，其具有较强的特征提取能力和计算效率。Neck网络：YOLOv5使用的是FPN(FPN网络能够在不同的特征图层次上进行检测，可以提高目标检测的性能)网络，可以融合来自不同特征图层次的信息。输出端：损失函数，YOLOv5使用的
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以下是参考b站上作者以及yolov5官方代码画出的yolov5l v6.0版本的模型结构，v6.0版本的模型结构是目前yolov5版本的稳定版本，想必以后也不会有什么改变。l,m,n,s,x只是有些层以及输出通道数变化，整体架构是完全一样的，因此我们只拿一个l模型来说。其他的就不在一一介绍了。从上图可以看出，模型主要分为三个部分：backbone:主要用于图片的特征提取；neck:主要对特征图进行多尺度融合，传给detect层；detect:用来预测最终结果。
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三个输出层对应三个不同的分辨率。高分辨率层可以检测小目标，低分辨率层可以检测大目标。看完上面，再看YOLOV5的原来的PANet结构应该很清楚了。提取好特征之后需要进一步提取特征。方法的演变过程，由易到难。1、第一种基础结构就是在最终层进行预测处理。2、第二种是先建立图片金字塔再进行预测处理。4、将高层特征和低层特征融合后进行预测。3、第三种是每一层卷积之后都进行预测。b、是PANet双向融合金字塔。a、是FPN单向融合金字塔。
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（注：原文链接是，我觉得这篇文章写的很好，所以自己手敲了一遍，并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章中的内容） （更：参考，从loss设计和anchor生成两方面深入理解yolov5的核心思想）
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对比一下，输出的值。下面这个图，第一列为层数索引值，第二列是来自上一层的意思，n代表进行几次该模块操作。是上面的n经过width_multiple计算得来的。params是模型参数量。module表示进行的是哪一个模块。arguments是依次代表input_chanel,output_chanel,kernel_size,stride。params参数量就是通过上面式子一个一个卷积调用相加得到的。这个是最后输出的参数。
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