YOLO V5解读

最新推荐文章于 2025-03-30 10:30:55 发布
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分类专栏： yolo 文章标签： 目标检测 人工智能 计算机视觉
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版权

YOLO V5

1.对于V4的改进

1.YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升

1.自适应锚框计算。

2.仍然采用Mosaic数据增强。

1.1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。
在这里插入图片描述

Yolov5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。

当然，如果觉得计算的锚框效果不是很好，也可以在代码中将自动计算锚框功能关闭。

parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')

2.yolov5整体框架

在这里插入图片描述

1.上图展示了YOLOv5目标检测算法的整体框图。对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：

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一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
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以梦为马，不日抵达。
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大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个（类似于邻近下采样）形成新的图片，这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道，每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2，并将这些通道组合在一起。以 Yolov5s 的结构为例，原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构，采用切片操作，先变成 320×320×12 的特征图，再经过一次 32 个卷积核的卷积操作，最终变成 320×320×32 的特征图。最后，输出端是模型预测的结果，包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。
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