YOLOV5网络结构

2020.7.24：
才画出这个图，作者就更新了v2.0版本，改了网络结构。。。。
所以以下的结构图只适用于yolov5_v1.0版本。
之后笔者再更新v2.0版本的结构图。
2020.7.28：
笔者今天仔细看了一下新的结构yaml配置文件，发现其实网络结构没有变(之前笔者只是大概的看了一下github上的commit记录，看到很多删除和添加，就以为改动很大。。。），他只是把下图中neck部分的第一个BottleneckCSP (1024,1024) x3纳入到了backbone里，然后把output中的卷积Conv2d放到了models/yolo.py/Detect()类里计算，如果更新结构图的话也只是把neck最下面的BottleneckCSP块移到SPP块的下面，所以就暂时不更新结构图了，以下结构图依然适用。
v2.0版本yolov5x mAP有提升，但yolov5s mAP却下降了，目前主要的改变是：训练策略的改变，包括余弦退火的公式更新了，以及类别损失cls_loss的系数gain，对数据进行仿射变换(dataset.py数据增强部分)的超参数进行调整，三个output的损失比重balance的调整。

下图括号中四个数字代表：(输入通道、输出通道、卷积核大小、步长)；
两个数字代表：(输入通道、输出通道)；
一个数字代表：(输出通道)；
且上采样是采用nearst插值，两倍上采样；
x N表示堆叠此模块N次。

yolov5网络结构图 至于Focus的部分附上代码帮助理解：

def forward(self, x):  # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
    return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

注意：neck部分开始的BottleneckCSP便不再使用shortcut残差连接，对应下面配置文件里的False(意为shortcut=False)。
附上yolov5l的配置文件：

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9

   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],
   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 18 (P3/8-small)

   [-2, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],
   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 22 (P4/16-medium)

   [-2, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],
   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1]],  # 26 (P5/32-large)

   [[], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P5, P4, P3)
  ]

附上v2.0版本的配置文件：

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]