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3.SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）
系列文章
【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理
一、简介
YOLOv5是在YOLOv3和YOLOv4基础上进行的升级，没有颠覆性的改变，增加的tricks也要看实际情况使用。
YOLOv5主要是给出了一个目标检测框架的落地方案，方便工作落地。
YOLOv5原版代码中给出的网络文件是yaml格式，非常不直观，这里我们直接使用pytorch改写的版本介绍。
这篇文章主要介绍原理，使用方式请跳转另一篇文章：【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理
项目链接： https://github.com/oaifaye/dcmyolo
二、模型结构
1.整体结构图
YOLOv5按大小一共有5个版本，Yolov5n、Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x，这5个版本模型只有中间层的通道数和深度不同，模型大致结构其实是一样的，5个版本的模型结构参数如下：
| 模型 | 通道数系数 | 深度系数 | 通道数[bc] | 深度[Depth] |
|---|---|---|---|---|
| Yolov5n | 0.25 | 0.33 | 16 | 1 |
| Yolov5s | 0.50 | 0.33 | 32 | 1 |
| Yolov5m | 0.75 | 0.67 | 48 | 2 |
| Yolov5l | 1.00 | 1.00 | 64 | 3 |
| Yolov5x | 1.25 | 1.33 | 80 | 4 |
表格中的通道数是基础通道数=64乘以前面的通道数系数的结果，深度是基础深度=3乘以深度系数的结果，下面我们以Yolov5l为例（[bc]=64，[Depth]=3），给出模型图，进行介绍。
图1中每个块下面灰色的部分是输出，图中用到的参数如下：
batch_size=1
input_size=640x640
[bc]通道数=64
[Depth]CSP中Bottleneck的深度=3
[cls]分类数=3
图1
2.Backbone（CSPDarknet）
Backbone我们使用4个CSP块的堆叠，分别提取后三个CSP块的输出作为下一步骤的输入。
Darknet是很经典的一个深层网络，在残差块中先使用1x1卷积增加通道数，再使用3x3同时stride=2的卷积做下采样，将通道数的改变和特征图大小的改变分开，这样做的好处是减少参数同时提升可解释性，同时使用stride=2的卷积做下采样减少计算开销。
CSPDarknet在Darknet的基础上增加了CSP结构。进一步减少计算量并且增强梯度的表现。主要做法是在输入block之前，将输入分为两个部分，其中一部分通过block进行计算，另一部分直接通过一个shortcut进行concat，当然两个分支都会先使用一个1x1的卷积层将通道数减半，这样能保证concat之后通道数不变。
YOLOv5的backbone使用了两种CSPDarknet，两种CSPDarknet差别并不大，只有一个残差的区别。
图2
如上图，CSP1_X应用于backbone主干网络部分，输入输出的特征图shape不变；backbone是较深的网络，增加残差结构可以增加层与层之间反向传播的梯度值，避免因为加深而带来的梯度消失，从而可以提取到更细粒度的特征并且不用担心网络退化。
图3
CSP2_X主要应用在Neck部分，因为网络没那么深，去掉残差可以减少计算量。
最原始的CSPDarknet激活函数是LeakyReLU，后期改为SiLU。SiLU是Sigmoid和LeakyReLU的改进版。SiLU具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。SiLU在深层模型上的效果优于 LeakyReLU。可以看做是平滑的ReLU激活函数。
SiLU公式：
CSP块代码位置：dcmyolo/model/backbone/CSPdarknet.py
CSP块代码实现：
-
class
C3(nn.Module):
-
# CSP Bottleneck with 3 convolutions
-
def
__init__(
self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
# ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
-
super(C3, self).__init__()
-
c_ =
int(c2 * e)
# hidden channels
-
self.cv1 = Conv(c1, c_,
1,
1)
-
self.cv2 = Conv(c1, c_,
1,
1)
-
self.cv3 = Conv(
2 * c_, c2,
1)
# act=FReLU(c2)
-
self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=
1.0)
for _
in
range(n)])
-
# self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)])
-
-
def
forward(
self, x):
-
return self.cv3(torch.cat(
-
(
-
self.m(self.cv1(x)),
-
self.cv2(x)
-
)
-
, dim=
1))
3.SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）
YOLOv4和原始版本的YOLOv5使用了SPP结构，SPP通过不同池化核大小的最大池化进行特征提取，提高网络的感受野。
这里我们使用SPPF代替SPP结构，SPPF将三个并联的MaxPool2d改成串联，然后concat，好处是比SPP快很多，SPPF已经在图1中画完整，结构如下：
图4
代码位置：dcmyolo/model/backbone/CSPdarknet.py
代码实现：
-
class
SPPF(nn.Module):
-
# Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
-
def
__init__(
self, c1, c2, k=5):
# equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
-
super().__init__()
-
c_ = c1 //
2
# hidden channels
-
self.cv1 = Conv(c1, c_,
1,
1)
-
self.cv2 = Conv(c_ *
4, c2,
1,
1)
-
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=
1, padding=k //
2)
-
-
def
forward(
self, x):
-
x = self.cv1(x)
-
with warnings.catch_warnings():
-
warnings.simplefilter(
'ignore')
# suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
-
y1 = self.m(x)
-
y2 = self.m(y1)
-
return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)),
1))
4.Neck（FPN+PAN）
YOLOv5的Neck是一个FPN+PAN结构。
图5
FPN将不同尺度特征图上的特征进行融合，在融合之后得到的特征图上再进行预测。实现能在增加极小的计算量的情况下，处理好物体检测中的多尺度变化问题。
PAN结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-up path augmentation 结构，不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。
FPN主要是通过融合高低层特征提升目标检测的效果，尤其可以提高小尺寸目标的检测效果。Bottom-up path augmentation结构可以充分利用网络浅特征进行分割，网络浅层特征信息对于目标检测非常重要，因为目标检测是像素级别的分类浅层特征多是边缘形状等特征。PAN 在 FPN 的基础上加了一个自底向上方向的增强，使得顶层 feature map 也可以享受到底层带来的丰富的位置信息，从而提升了大物体的检测效果。
FPN层自顶向下传达强语义特征，而PAN则自底向上传达强定位特征，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,这样的操作确实很皮。
Neck还有一个改进改进的是在每次concat之后增加了没有残差的CSP块：
5.Head
Head没有太大变化，还是比较传统的YoloHead（用YOLOvX的话是耦合头：Couped Head）。
我们使用的是英雄联盟的数据集，有3个类别，在图1中三个Head从下往上输出分别为(24,20,20)，(24,40,40)，(24,80,80)。
其中20、40、80为固定值（input_size=640x640的情况下），用于不同尺度的anchor编解码。
24 = (4+1+3)*3，前4个参数用于判断每一个特征点的回归参数，分别对应着先验框中心坐标在xy方向的偏移和预测框高宽；第5个参数预测否包含物体；最后3个参数预测每个类别的概率；*3是因为9个预设anchors分3组，每组有3个先验框。
如果使用VOC数据集，有20个分类，Head输出为：(75,20,20)，(75,40,40)，(75,80,80)。
如果使用COCO数据集，有80个分类，Head输出为：(255,20,20)，(255,40,40)，(255,80,80)。
Neck+Head代码如下：
-
class
YoloBody(nn.Module):
-
def
__init__(
self, anchors_mask, num_classes, phi, anchors=None, input_shape=None, backbone_model_dir='', need_detect_box=False):
-
super(YoloBody, self).__init__()
-
depth_dict = {
'n':
0.33,
's':
0.33,
'm':
0.67,
'l':
1.00,
'x':
1.33}
-
width_dict = {
'n':
0.25,
's':
0.50,
'm':
0.75,
'l':
1.00,
'x':
1.25}
-
dep_mul, wid_mul = depth_dict[phi], width_dict[phi]
-
-
base_channels =
int(wid_mul *
64)
# 64
-
base_depth =
max(
round(dep_mul *
3),
1)
# 3
-
#-----------------------------------------------#
-
# 输入图片是3, 640, 640
-
# 初始的基本通道是64
-
#-----------------------------------------------#
-
self.backbone = self._get_backbone(base_channels, base_depth, phi, backbone_model_dir)
-
-
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=
2, mode=
"nearest")
-
-
self.conv_for_feat3 = Conv(base_channels *
16, base_channels *
8,
1,
1)
-
self.conv3_for_upsample1 = C3(base_channels *
16, base_channels *
8, base_depth, shortcut=
False)
-
-
self.conv_for_feat2 = Conv(base_channels *
8, base_channels *
4,
1,
1)
-
self.conv3_for_upsample2 = C3(base_channels *
8, base_channels *
4, base_depth, shortcut=
False)
-
-
self.down_sample1 = Conv(base_channels *
4, base_channels *
4,
3,
2)
-
self.conv3_for_downsample1 = C3(base_channels *
8, base_channels *
8, base_depth, shortcut=
False)
-
-
self.down_sample2 = Conv(base_channels *
8, base_channels *
8,
3,
2)
-
self.conv3_for_downsample2 = C3(base_channels *
16, base_channels *
16, base_depth, shortcut=
False)
-
-
# 256, 80, 80 => 3 * (5 + num_classes), 80, 80
-
self.yolo_head_P3 = nn.Conv2d(base_channels *
4,
len(anchors_mask[
2]) * (
5 + num_classes),
1)
-
# 512, 40, 40 => 3 * (5 + num_classes), 40, 40
-
self.yolo_head_P4 = nn.Conv2d(base_channels *
8,
len(anchors_mask[
1]) * (
5 + num_classes),
1)
-
# 1024, 20, 20, => 3 * (5 + num_classes), 20, 20
-
self.yolo_head_P5 = nn.Conv2d(base_channels *
16,
len(anchors_mask[
0]) * (
5 + num_classes),
1)
-
self.need_detect_box = need_detect_box
-
if need_detect_box:
-
self.detectBox = DetectBox(anchors, num_classes, input_shape)
-
-
def
_get_backbone(
self, channels, depth, phi, backbone_model_dir):
-
"""
-
初始化backbone
-
Returns
-
-------
-
-
"""
-
backbone_model_path = os.path.join(backbone_model_dir,
'cspdarknet_'+phi+
'_backbone.pth')
-
return CSPDarknet(channels, depth, backbone_model_path)
-
-
def
forward(
self, x):
-
# backbone
-
feat1, feat2, feat3 = self.backbone(x)
-
-
# 1024, 20, 20 -> 512, 20, 20
-
P5 = self.conv_for_feat3(feat3)
-
# 512, 20, 20 -> 512, 40, 40
-
P5_upsample = self.upsample(P5)
-
# 512, 40, 40 -> 1024, 40, 40
-
P4 = torch.cat([P5_upsample, feat2],
1)
-
# 1024, 40, 40 -> 512, 40, 40
-
P4 = self.conv3_for_upsample1(P4)
-
-
# 512, 40, 40 -> 256, 40, 40
-
P4 = self.conv_for_feat2(P4)
-
# 256, 40, 40 -> 256, 80, 80
-
P4_upsample = self.upsample(P4)
-
# 256, 80, 80 concat 256, 80, 80 -> 512, 80, 80
-
P3 = torch.cat([P4_upsample, feat1],
1)
-
# 512, 80, 80 -> 256, 80, 80
-
P3 = self.conv3_for_upsample2(P3)
-
-
# 256, 80, 80 -> 256, 40, 40
-
P3_downsample = self.down_sample1(P3)
-
# 256, 40, 40 concat 256, 40, 40 -> 512, 40, 40
-
P4 = torch.cat([P3_downsample, P4],
1)
-
# 512, 40, 40 -> 512, 40, 40
-
P4 = self.conv3_for_downsample1(P4)
-
-
# 512, 40, 40 -> 512, 20, 20
-
P4_downsample = self.down_sample2(P4)
-
# 512, 20, 20 cat 512, 20, 20 -> 1024, 20, 20
-
P5 = torch.cat([P4_downsample, P5],
1)
-
# 1024, 20, 20 -> 1024, 20, 20
-
P5 = self.conv3_for_downsample2(P5)
-
-
#---------------------------------------------------#
-
# 第三个特征层
-
# y3=(batch_size,24,80,80)
-
#---------------------------------------------------#
-
out2 = self.yolo_head_P3(P3)
-
#---------------------------------------------------#
-
# 第二个特征层
-
# y2=(batch_size,24,40,40)
-
#---------------------------------------------------#
-
out1 = self.yolo_head_P4(P4)
-
#---------------------------------------------------#
-
# 第一个特征层
-
# y1=(batch_size,24,20,20)
-
#---------------------------------------------------#
-
out0 = self.yolo_head_P5(P5)
-
-
if self.need_detect_box:
-
return self.detectBox([out0, out1, out2])
-
-
return out0, out1, out2
三、anchor编解码
YOLOv5的anchor有9个，根据数据集会有不同，我们以COCO的anchor为例：
10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326anchor分成3组，每组3对，每对表示anchor的宽高。3组分别对应模型的输出，分别是：
(1,24,80,80)对应第一组10,13, 16,30, 33,23
(1,24,40,40)对应第二组30,61, 62,45, 59,119
(1,24,20,20)对应第三组116,90, 156,198, 373,326
可以看到输出的尺度越小，对应的anchor越大，因为输出可以看做将图片平均分成了80x80、40x40、20x20，尺度划分的越细，越有利于预测小物体，划分的越组越有利于预测大物体，所以小尺度对应大anchor是有道理的。
下面我们以20x20的尺度为例，进行介绍。图像被划分成20x20，意味着stride=640/20=32。
1.anchor编码
编码的功能是在训练阶段，将gt的左上右下坐标表示方式与anchor结合转换成与模型输出一样的格式，方便对预测值进行比较计算损失。
步骤如下：
（1）将gt的坐标除以图片的宽高进行归一化；将box左上右下的表示方式转换成xywh：
-
#---------------------------------------------------#
-
# 对真实框进行归一化，调整到0-1之间
-
#---------------------------------------------------#
-
box[:, [
0,
2]] = box[:, [
0,
2]] / self.input_shape[
1]
-
box[:, [
1,
3]] = box[:, [
1,
3]] / self.input_shape[
0]
-
#---------------------------------------------------#
-
# 序号为0、1的部分，为真实框的中心
-
# 序号为2、3的部分，为真实框的宽高
-
# 序号为4的部分，为真实框的种类
-
#---------------------------------------------------#
-
box[:,
2:
4] = box[:,
2:
4] - box[:,
0:
2]
-
box[:,
0:
2] = box[:,
0:
2] + box[:,
2:
4] /
2
（2）多正样本匹配，判断gt落在哪个尺度的格中，就由哪个格负责预测，这里每个gt选择三个框，如下图：
如果gt的中点落在a，除了选择a所在的格还选择1、2，三个格同时参与预测。同理b+1+3、c+3+4、d+2+4。
-
def
get_near_points(
self, x, y, i, j):
-
sub_x = x - i
-
sub_y = y - j
-
if sub_x >
0.5
and sub_y >
0.5:
-
return [[
0,
0], [
1,
0], [
0,
1]]
-
elif sub_x <
0.5
and sub_y >
0.5:
-
return [[
0,
0], [-
1,
0], [
0,
1]]
-
elif sub_x <
0.5
and sub_y <
0.5:
-
return [[
0,
0], [-
1,
0], [
0, -
1]]
-
else:
-
return [[
0,
0], [
1,
0], [
0, -
1]]
找到中心后，就要计算中心的距离的偏移，归一化的中心点乘以20即可。
-
#-------------------------------------------------------#
-
# 计算出正样本在特征层上的中心点
-
#-------------------------------------------------------#
-
batch_target[:, [
0,
2]] = targets[:, [
0,
2]] * in_w
-
batch_target[:, [
1,
3]] = targets[:, [
1,
3]] * in_h
（3）中点找到之后，接下来计算宽高，这就用到anchor，这里要算的事gt宽高相对于anchor的比值。
anchor除以stride得到anchor在当前尺度的表示。
计算wh与anchor的比值，去掉比值超过4的，至于为什么是4，取决于解码中的公式，下面我们会提到。
-
# wh : num_true_box, 2
-
# np.expand_dims(wh, 1) : num_true_box, 1, 2
-
# anchors : 9, 2
-
# np.expand_dims(anchors, 0) : 1, 9, 2
-
#
-
# ratios_of_gt_anchors代表每一个真实框和每一个先验框的宽高的比值
-
# ratios_of_gt_anchors : num_true_box, 9, 2
-
# ratios_of_anchors_gt代表每一个先验框和每一个真实框的宽高的比值
-
# ratios_of_anchors_gt : num_true_box, 9, 2
-
#
-
# ratios : num_true_box, 9, 4
-
# max_ratios代表每一个真实框和每一个先验框的宽高的比值的最大值
-
# max_ratios : num_true_box, 9
-
#-------------------------------------------------------#
-
ratios_of_gt_anchors = np.expand_dims(batch_target[:,
2:
4],
1) / np.expand_dims(anchors,
0)
-
ratios_of_anchors_gt = np.expand_dims(anchors,
0) / np.expand_dims(batch_target[:,
2:
4],
1)
-
ratios = np.concatenate([ratios_of_gt_anchors, ratios_of_anchors_gt], axis = -
1)
-
max_ratios = np.
max(ratios, axis = -
1)
-
-
for t, ratio
in
enumerate(max_ratios):
-
# -------------------------------------------------------#
-
# 和gt相比 去掉宽高相差太大的anchors
-
# 这里阈值=4
-
# 因为tw = (sigmoid(gtw) * 2) ** 2 th = (sigmoid(gth) * 2) ** 2
-
# tw和th的取值是(0, 4)
-
# -------------------------------------------------------#
-
over_threshold = ratio < self.threshold
-
over_threshold[np.argmin(ratio)] =
True
-
for k, mask
in
enumerate(self.anchors_mask[l]):
-
if
not over_threshold[mask]:
-
continue
-
#----------------------------------------#
-
# 获得真实框属于哪个网格点
-
# x 1.25 => 1
-
# y 3.75 => 3
-
#----------------------------------------#
-
i =
int(np.floor(batch_target[t,
0]))
-
j =
int(np.floor(batch_target[t,
1]))
-
-
offsets = self.get_near_points(batch_target[t,
0], batch_target[t,
1], i, j)
-
for offset
in offsets:
-
local_i = i + offset[
0]
-
local_j = j + offset[
1]
-
-
if local_i >= in_w
or local_i <
0
or local_j >= in_h
or local_j <
0:
-
continue
-
-
if box_best_ratio[l][k, local_j, local_i] !=
0:
-
if box_best_ratio[l][k, local_j, local_i] > ratio[mask]:
-
y_true[l][k, local_j, local_i, :] =
0
-
else:
-
continue
-
-
#----------------------------------------#
-
# 取出真实框的种类
-
#----------------------------------------#
-
c =
int(batch_target[t,
4])
-
-
#----------------------------------------#
-
# tx、ty代表中心调整参数的真实值
-
#----------------------------------------#
-
y_true[l][k, local_j, local_i,
0] = batch_target[t,
0]
-
y_true[l][k, local_j, local_i,
1] = batch_target[t,
1]
-
y_true[l][k, local_j, local_i,
2] = batch_target[t,
2]
-
y_true[l][k, local_j, local_i,
3] = batch_target[t,
3]
-
y_true[l][k, local_j, local_i,
4] =
1
-
y_true[l][k, local_j, local_i, c +
5] =
1
-
#----------------------------------------#
-
# 获得当前先验框最好的比例
-
#----------------------------------------#
-
box_best_ratio[l][k, local_j, local_i] = ratio[mask]
经过上面三步，gt的原始坐标就转换成了预测坐标信息，shape为（1,3,20,20,4）接下来看解码。
2.anchor解码
解码针对模型输出进行操作，将模型的输出变成xywh形式
中点偏移的范围由原来的(0, 1)调整到了( −0.5, 1.5)，公式如下：
目标宽高的计算公式调整为，其中范围（0,1）、
和
范围（0,1）所以
和
范围（0,4）：
参数解释：
：预测的坐标信息
: 最终预测坐标信息
：表示sigmoid，将坐标归一化到0~1
: 中心点所在的网格的左上角坐标
: anchor框的大小
经过解码的输出shape为（1,3,20,20,4）,可以和上面的编码结果计算损失了。
四、损失函数
YoloV5的损失函数分为三个部分：
Location loss：定位损失，采用GIoU loss（CIoU的具体介绍可以参考https://blog.csdn.net/xian0710830114/article/details/128177705），只计算正样本的定位损失，利用前4个值计算损失。
Objectness loss：obj置信度损失，采用BCE loss，计算的是否有物体的obj损失。利用第5个值计算损失。
Classes loss：分类损失，采用BCE loss，只计算正样本的分类损失。利用第5个值后面的所有值计算损失。
总的损失函数是一个Multi-task Loss：
三段损失的代码实现：
-
def
box_giou(
self, b1, b2):
-
"""
-
输入为：
-
----------
-
b1: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh
-
b2: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh
-
-
返回为：
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giou: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 1)
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"""
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# ----------------------------------------------------#
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# 求出预测框左上角右下角
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# ----------------------------------------------------#
-
print(
"max:", torch.
max(b1), torch.
max(b2))
-
b1_xy = b1[..., :
2]
-
b1_wh = b1[...,
2:
4]
-
b1_wh_half = b1_wh /
2.
-
b1_mins = b1_xy - b1_wh_half
-
b1_maxes = b1_xy + b1_wh_half
-
# ----------------------------------------------------#
-
# 求出真实框左上角右下角
-
# ----------------------------------------------------#
-
b2_xy = b2[..., :
2]
-
b2_wh = b2[...,
2:
4]
-
b2_wh_half = b2_wh /
2.
-
b2_mins = b2_xy - b2_wh_half
-
b2_maxes = b2_xy + b2_wh_half
-
-
# ----------------------------------------------------#
-
# 求真实框和预测框所有的iou
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# ----------------------------------------------------#
-
intersect_mins = torch.
max(b1_mins, b2_mins)
-
intersect_maxes = torch.
min(b1_maxes, b2_maxes)
-
intersect_wh = torch.
max(intersect_maxes - intersect_mins, torch.zeros_like(intersect_maxes))
-
intersect_area = intersect_wh[...,
0] * intersect_wh[...,
1]
-
b1_area = b1_wh[...,
0] * b1_wh[...,
1]
-
b2_area = b2_wh[...,
0] * b2_wh[...,
1]
-
union_area = b1_area + b2_area - intersect_area
-
iou = intersect_area / union_area
-
-
# ----------------------------------------------------#
-
# 找到包裹两个框的最小框的左上角和右下角
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# ----------------------------------------------------#
-
enclose_mins = torch.
min(b1_mins, b2_mins)
-
enclose_maxes = torch.
max(b1_maxes, b2_maxes)
-
enclose_wh = torch.
max(enclose_maxes - enclose_mins, torch.zeros_like(intersect_maxes))
-
# ----------------------------------------------------#
-
# 计算对角线距离
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# ----------------------------------------------------#
-
enclose_area = enclose_wh[...,
0] * enclose_wh[...,
1]
-
giou = iou - (enclose_area - union_area) / enclose_area
-
-
return giou
-
-
def
BCELoss(
self, pred, target):
-
epsilon =
1e-7
-
pred = self.clip_by_tensor(pred, epsilon,
1.0 - epsilon)
-
output = - target * torch.log(pred) - (
1.0 - target) * torch.log(
1.0 - pred)
-
return output
-
-
def
MSELoss(
self, pred, target):
-
return torch.
pow(pred - target,
2)
五、总结
YOLOv5在算法上有创新，但不多，工作中使用还是挺方便的，主要创新如下：
(1) 通过灵活的配置参数，可以得到不同复杂度的模型，Yolov5n、Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x。
(2) Mosaic数据增强、Mosaic利用了四张图片进行拼接实现数据中增强，优点是丰富检测物体的背景,且在计算时一下子会计算四张图片的数据。
(3) 使用SiLU激活函数。
(4) 多正样本匹配：在之前的Yolo系列里面，在训练时每一个真实框对应一个正样本，即在训练时，每一个真实框仅由一个先验框负责预测。YoloV5中为了加快模型的训练效率，增加了正样本的数量，在训练时，每一个真实框可以由多个先验框负责预测。
YOLOv5还有很多很多细节，比如数据增强、NMS等等，这篇文章只说了最重要的，其它细节会慢慢说。
转载：https://blog.csdn.net/xian0710830114/article/details/128060252