YOLOv5论文笔记

1、网络结构图

（1）输入端 ：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放
（2）Backbone ：Focus结构，CSP结构
（3）Neck ：FPN+PAN结构
（4）Prediction ：GIOU_Loss

（1）输入端

Mosiac数据增强

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。

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。

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416416，608608等尺寸，缩放后仍然会保持原来的长宽比，只是对缺少的部分用黑边或者灰边填充，使用letterbox函数。

作者认为，在项目实际使用时，很多图片的长宽比不同，因此缩放填充后，两端的黑边大小都不同，而如果填充的比较多，则存在信息冗余，影响推理速度。

因此在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。

注意，由于yolo网络经过5次下采样后，缩减为32倍，因为要保证图片尺寸为32的倍数。

（2）backbone

Focus结构

比如上图的切片示意图，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。

YOLOv5s在focus中最后使用32个卷积核，而剩下m,l,x逐渐增多。

CSP结构

Yolov5与Yolov4不同点在于，Yolov4中只有主干网络使用了CSP结构。

而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 。

（3）Neck

Yolov5的Neck和Yolov4中一样，都采用FPN+PAN的结构。

Yolov5和Yolov4的不同点在于，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。

（4）输出端

ciou_loss

diou_nms

它对于一些遮挡重叠的目标 ，确实会有一些改进。

2、YOLOv5的四种网络结构

Yolov5代码中的四种网络，和之前的Yolov3，Yolov4中的cfg文件不同，都是以yaml的形式来呈现。
（1）Yolov5s.yaml

（2）Yolov5m.yaml

（3）Yolov5l.yaml

（4）Yolov5x.yaml

而且四个文件的内容基本上都是一样的，只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同，来进行控制网络的深度和宽度 。四种结构的yaml文件中，下方的网络架构代码都是一样的。

（1）不同的网络深度

需要注意的是，四种网络结构中每个CSP结构的深度都是不同的。

以yolov5s为例，第一个CSP1中，使用了1个残差组件，因此是CSP1_1。而在Yolov5m中，则增加了网络的深度，在第一个CSP1中，使用了2个残差组件，因此是CSP1_2。

（2）如何利用代码控制深度

控制四种网络结构的核心代码是yolo.py中下面的代码，存在两个变量，n和gd 。我们再将n和gd带入计算，看每种网络的变化结果。

下面是对该公式的说明：

以YOLOv5s为例，它的depth_multiple=0.33 ，即gd=0.33 ，而n则由上面红色框中的信息获得，是number那一列，分别是3，9， 9。

代入公式的，gd=0.33，带入（2）中的计算代码，结果n=1。因此第一个CSP1结构内只有1个残差组件，即CSP1_1。

第二个CSP1结构中，n等于第二个数值9，而gd=0.33，带入（2）中计算，结果n=3，因此第二个CSP1结构中有3个残差组件，即CSP1_3。

（3）YOLOv5的网络宽度（即卷积核的个数，也即特征图的厚度）

如上图表格中所示，四种yolov5结构在不同阶段的卷积核的数量都是不一样的，因此也直接影响卷积后特征图的第三维度，即厚度 ，表示为网络的宽度 。

以Yolov5s结构为例，第一个Focus结构中，最后卷积操作时，卷积核的数量是32个，因此经过Focus结构，特征图的大小变成30430432。

（4）如何利用代码控制宽度

在yolov5的代码中，控制宽度的核心代码是yolo.py文件里面的这一行：

它所调用的子函数make_divisible的功能是：

这里以YOLOv5s为例，

它的width_multiple=0.5 ，即gw=0.5 。

以第一个卷积下采样为例，即Focus结构中下面的卷积操作。按照上面Backbone的信息，我们知道Focus中，标准的c2=64，而gw=0.5，代入（4）中的计算公式，最后的结果=32。即Yolov5s的Focus结构中，卷积下采样操作的卷积核数量为32个。再计算后面的第二个卷积下采样操作，标准c2的值=128，gw=0.5，代入（4）中公式，最后的结果=64，也是正确的。