目标检测--YoloV5

YOLOV5 网络结构

YoloV5 vs YoloV3

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算

（2）Backbone：Focus结构，CSP结构

（3）Neck：FPN+PAN结构

（4）Prediction：GIOU_Loss

1、输出端：

（1）Mosaic数据增强

提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的

（2）自适应锚框计算

在Yolo算法中，针对不同的数据集，都会有初始设定长宽的锚框。

在网络训练中，网络在初始锚框的基础上输出预测框，进而和真实框groundtruth进行比对，计算两者差距，再反向更新，迭代网络参数。

因此初始锚框也是比较重要的一部分，比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框：