YOLO V5

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。

YOLO v5四个版本的算法性能图

YOLO v5s的框架图

Mosaic数据增强

Mosaic是参考CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。

1、每次读取四张图片。

2、分别对四张图片进行翻转、缩放、色域变化等，并且按照四个方向位置摆好。
3、进行图片的组合和框的组合

对于小目标的检测效果还是很不错的

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：

 在YOLOv3、YOLOv4中，训练不同的数据集时，计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。

但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最佳锚框找值。

当然，如果计算锚框效果不是很好，也可以在代码中将西东计算锚框功能关闭，控制的代码中即train.py中上面一行代码，设计成FALSE，每次训练时，不会自动计算。

自适应图片缩放

在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。

自适应图片缩放

在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。

比如Yolo算法中常用416*416，608*608等尺寸，比如对下面800*600的图像进行缩放。

Yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。

Focus结构

Focus是Yolov5新增的操作，右图就是将443的图像切片后变成2212的特征图。

以Yolov5s的结构为例，原始6086083的图像输入Focus结构，采用切片操作，先变成30430412的特征图，再经过一次32个卷积核的卷积操作，最终变成30430432的特征图。

需要注意的是：Yolov5s的Focus结构最后使用了32个卷积核，而其他三种结构，使用的数量有所增加。

CSP结构

Yolov5中设计了两种CSP结构，以Yolov5s网络为例，CSP1_X结构应用于Backbone主干网络，另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。

CSPNet(Cross Stage Partial Network):跨阶段局部网络，以缓解以前需要大量推理计算的问题。

• 增强了CNN的学习能力，能够在轻量化的同时保持准确性。
• 降低计算瓶颈。
• 降低内存成本。

CSPNet通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。

CSPNet和PRN都是一个思想，将feature map拆成两个部分，一部分进行卷积操作，另一部分和上一部分卷积操作的结果进行concate。

neck部分

Yolov5的Neck和Yolov4中一样，都采用FPN+PAN的结构。

 Yolov4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作。而Yolov5的Neck结构中，采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构，加强网络特征融合的能力。

YOLO V5

原文：https://www.cnblogs.com/liang1013/p/14780116.html