Yolov5

Yolov5

一. Yolov5 现状

Yolov5 gitlab代码已经更新到V6.0，不同版本的模型结构都有所差异。比如Conv 模块各版本差异示例如下

yolov5版本	Conv模块激活函数
1.0	LeakyRelu
2.0	LeakyRelu
3.0	LeakyRelu
3.1	hswish
4.0	SiLU
5.0	SiLU
6.0	SiLU

Yolov5每个版本具有4个开源模型，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，YOLOv5s模型最小，其它的模型都在此基础上对网络进行加深与加宽。

二. Yolov5 模型结构

（一）Yolov5 2.0

输出：255=(nc+5)*3

（二）Yolov5 6.0

输入端

在模型训练阶段，做了一些改进操作，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；

BackBone基准网络

融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构，CSP结构；

Head网络

目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；

输出层的锚框机制与YOLOv3相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss。

三. Yolov5 模型推理流程

四. Yolov5 输入端

（一）Mosaic数据增强

Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。

（二）自适应锚框计算

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。

（三）自适应图片缩放

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。

五. Yolov5 BackBone

（一）Focus结构

2.0版本

比如右图的切片示意图。

以Yolov5s的结构为例，原始608×608×3的图像输入Focus结构，采用切片操作，先变成304×304×12的特征图，再经过一次32个卷积核的卷积操作，最终变成304×304×32的特征图。

（二）CSP结构

（三）SPP结构 /SPPF结构

2.0版本SPP，输出尺寸和输出尺寸保持一致

6.0版本SPPF

六. Yolov5 Head

(一) FPN+PAN的结构

（二）损失函数

GIOU

（三）nms非极大值抑制改进

加权nms的方式

NMS算法是略显粗暴，因为NMS直接将删除所有IoU大于阈值的框。soft-NMS吸取了NMS的教训，在算法执行过程中不是简单的对IoU大于阈值的检测框删除，而是降低得分。算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分。

(四) 激活函数

silu(x)= x * sigmoid(x)

七 . Yolov5 V2.0模型结构代码

#yolo5s.yaml V2.0
# parameters
nc: 80  # number of classes 从1开始算起
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple 模型深度
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple  卷积核的个数,Bottleneck层使用

# 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-P2/4，128个卷积核个数。根据 [128, 3, 2] 解析得到[32, 64, 3, 2] ，32是输入，64是输出（128*0.5=64），3表示3×3的卷积核，2表示步长为2。
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[128, 3, 2] 这是固定的，
   [-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 false表示无残差结构

   [-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)
  ]