Dragon_0010
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YOLOv5网络详解

原视频链接

YOLOv5网络详解_哔哩哔哩_bilibili

网络结构

在这里插入图片描述

 网络结构：

Backbone:New CSP-Darknet53

Neck:SPPF,New CSP-PAN

Head:YOLOv3 Head

将Focus模块替换成了6*6的普通卷积层。

两者的功能相同，但后者的效率更高

YOLOv5网络详解_第1张图片

将SPP换为SPPF

YOLOv5网络详解_第2张图片

 数据增强-Copy paste(复制粘贴)

 将不同图片中的目标给复制粘贴在一起

使用注意：每个图片当中必须有目标实例分割的标签

数据增强-Random affine(随机仿射变换)

 旋转、缩放、平移、错切

数据增强-Mixup(混合)

将两张图片按照一定的透明程度混合为一张新的图片

 数据增强-Albumentations

滤波、直方图均衡化以及改变图片质量等等

数据增强-Augment HSV(Hue,Saturation,Value) 

增强色度、饱和度、明暗度

 数据增强-Random horizontal flip(随机水平翻转)

 训练策略

  • 多尺度训练（0.5~1.5x）
  • 自动根据数据集的目标重新聚类生成新的anchor
  • 训练初期将学习率从一个非常小的值慢慢增长到设置的初始学习率
  • 给学习变量增加了一个动量，这样我们在更新参数的时候就会更加的平滑一些
  • 混合精度训练

损失计算部分

Classes loss，分类损失，采用的是BCE loss，注意只计算正样本的分类损失

Objectness loss,obj损失，采用的是BCE loss，注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GT BOX的IoU。这里计算的是所有样本的obj损失

Location Loss，定位损失，采用的是CIoU Loss，注意只计算正样本的定位损失

 YOLOv5网络详解_第3张图片

 小型目标更难预测，所以权重更大

消除Grid敏感度

YOLOv5网络详解_第4张图片

 YOLOv5网络详解_第5张图片

 YOLOv5网络详解_第6张图片

 Anchor Template和GT在宽高方面的差异，在4倍以内就匹配成功

根据中心点的位置去获取对应的Grid cell(与YOLOv4相同)

YOLOv5网络详解_第7张图片

 

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    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
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