YOLO-V5 算法和代码解析系列 —— 学习路线规划综述

为什么学习 YOLO-V5 ？

1. 算法性能：与YOLO系列（V1，V2，V3，V4）相比，YOLO-V5效果最好，速度最快。
2. 项目质量：自项目开源，作者一直精心维护，优化，更新，目前已经更新到V7版本，项目整体质量非常高。
3. 工业部署：在工业界，要能够部署到低性能设备，并且保证效果和速度。为此，模型不能太大、不能有特别复杂、奇怪的网络模块，速度和效果不能受影响太大，芯片设计的支持（很多NPU厂商均将YOLO-V5作为测试Demo）。YOLO-V5满足所有这些需求，所以非常适合工业界部署和落地。
4. 适合学习：该项目一直在维护，作者会回答【git issue】上提出的任何问题。参与开发和使用的人很多，所以相关学习资源非常丰富，适合新手或者一定工作经验的同学长期学习。

博客文章列表

  本系列教程，使用【YOLO-V5，V6.1】版本进行算法和代码的讲解。下面是该教程的文章更新列表，

1. YOLO-V5 算法和代码解析系列（一）—— 快速开始（待更新）
2. YOLO-V5 算法和代码解析系列（二）—— 数据加载（待更新）
3. YOLO-V5 算法和代码解析系列（三）—— 网络结构（待更新）
4. YOLO-V5 算法和代码解析系列（四）—— 损失函数（待更新）
5. YOLO-V5 算法和代码解析系列（五）—— 并行训练（待更新）
6. YOLO-V5 算法和代码解析系列（六）—— 指标评估（待更新）
7. YOLO-V5 算法和代码解析系列（七）—— 自定义数据集（待更新）
8. YOLO-V5 算法和代码解析系列（八）—— 训练自定义数据（待更新）
9. YOLO-V5 算法和代码解析系列（九）—— 瑞芯微芯片部署（待更新）

面向对象

  （1）有一定深度学习、python基础，打算系统、深入学习 YOLO-V5；
  （2）有一定工作经验的同学，希望进一步提升自己，比如如何阅读开源项目，深入学习目标检测等；
  （3）工作过程中，需要在低性能设备端部署目标检测模型，特别是部署芯片为瑞芯微；

开源项目学习方法

  在个人学习开源项目过程中，通过不断尝试、探索、思考和总结，归纳出开源项目学习的一般方法（仅仅针对深度学习类项目）。学习过程中，可以结合自己的实际情况进行调整。具体学习流程如下，

1. 运行 Demo
   在接触任何一个开源项目之前，必然是将项目成功运行起来，先睹（可视化效果）为快。在当前步骤的学习中，应该达到如下的【目标】，

   （1）参考开源项目的【README.md】，配置项目的运行环境；
   （2）运行demo示例，能够得到可视化结果，比如运行 detect.py，inference.py 等代码文件；

2. 简单训练一次
   按照开源项目的训练教程，自己训练一次，并计算性能指标。具体完成内容如下，

   （1）准备训练所需数据集；
   （2）调试训练代码，保证可以正常运行；
   （3）运行 train.py，训练模型，与作者的结果进行比对，误差在【2%】左右，可以接受；

3. 第一次阅读代码
   完成【1.，2.】后，说明开源代码基本没有大问题，可以进一步深入学习。此时可以开始阅读代码，遇到的任何问题均需要记录（要做记录，要做记录，要做记录），并且要达到如下的【目标】：

   （1）理清训练代码（注意，不是预测代码）的整体运行逻辑，彼此之间的调用关系；
   （2）核心模块的代码位置：主运行模块，数据加载和数据增强模块，网络结构模块，损失函数模块；
   （3）阅读过程中，一定要做好【记录】，问题点大致分为如下几类：
        疑问点（阅读过程中，自己产生的任何问题，均需要记录，带着问题学习很重要，后续也可以反复看看）；
        典型知识点（可以理解清楚，但是需要系统总结的知识点）；
        困惑点（比较难以理解，感觉理解了，有时又感觉没有理解清楚）；
        困难点（反复研究，仍无法理解的算法或者代码实现逻辑）；

4. 第二次阅读代码
   完成【3.】后，对项目整体的逻辑和结构，不理解的问题点有了大致的了解，但是对各个模块的实现细节不清楚。接下来，需要逐个模块研究，各个击破。注意，此时要着重解决【3.】中记录的【困惑点、困难点】问题，并在文档中记录解决的方法。该步骤需要达到的目标，具体如下：

   （1）数据加载模块：数据加载是深度学习训练的重要部分，直接决定训练的效率；必须深入理解数据加载通道的每一个环节；
   （2）数据增强模块：基本是图像处理类算法，理解每类算法的精髓，调试出可视化结果；
   （3）网络结构模块：包含网络的构建过程，网络推理过程，最后手动完成网络结构绘制；
   （4）损失函数模块：理解损失函数的是如何构造的，作用，与网络输出是如何运算的；

5. 第三次阅读代码
   完成【4.】后，基本对整体的逻辑，并且每一个模块的核心都基本理解，或许还会在某个模块的某个知识点不是很理解。在此次阅读代码过程中，应达到如下目的：

   （1）从更高层次，重点学习、理解开源项目的整体设计架构，汲取自己所需；
   （2）总结一些特殊的实现技巧，优化技巧等；
   （3）对还有疑惑的知识点，核心模块，可以进一步思考，理解，并更新之前的记录；

6. 写博客
   如果有兴趣、有时间，可以写博客记录，进一步加深自己的理解，也能帮助其它小伙伴学习~~

预备知识

1. 深度学习基础知识
2. OpenCV基础知识
3. Pytorch基础知识
4. vscode、pycharm 基本调试方法

项目目录结构

1. 项目的组织结构
   项目的一级目录如下图所示，每个目录具有各自的功能。一个开源项目的常见组织结构大致如此，

   【data/】：数据相关，比如数据下载，数据存放位置等
   【models/】：实现各种网络结构，定义网络的配置文件等
   【utils/】：辅助功能函数，比如数据增强，损失函数实现等
   【detect.py】：推理的脚本，输入可以是图片，视频等
   【export.py】：导出为其它格式的模型，比如ONNX，TensorRT，TFLite等
   【val.py】：评估模型的性能，计算相关的性能指标
   

   一级目录【./data/】，包含内容如下：

   hyps/：定义网络训练的各种参数
   images/：测试图片
   scripts/：下载数据的 sh 脚本
   coco.yaml：训练数据的存放路径
   

   一级目录【./models】的内容如下，

   hub/：其它模型结构的配置文件
   common.py，yolo.py：模型的构建脚本，基础网络模块的定义
   yolov5s.yaml：模型的配置文件
   

   一级目录【./utils】的内容如下，

   augmentations.py：实现数据增强功能
   autoanchor.py：根据训练集，自动计算Anchor
   loss.py：损失函数的定义、计算

   

2. 核心模块
   下面的思维导图，大致展示了YOLO-V5的核心模块，以及核心模块相关的核心知识点。开始阅读代码时，应该优先研究核心模块，掌握该项目的核心算法（切勿一开始把精力浪费在边缘功能模块）。思维导图的最后一级对应着YOLO-V5的关键模块，要着重理解，
   

3. 学习的相关文档记录
   在学习该项目过程中，根据记录内容的不同，建立了相应的文件类型（比如，word，思维导图，PPT，流程图等）。所有的记录文档如下图所示，
   
   在阅读开始时，文档【YOLOV5阅读记录.docx】就开始记录内容。学习过程中，逐步丰富内容，记录了很多问题点，知识点。随着每一次深度阅读代码，一些难点问题逐渐被攻克，并且记录了解决的方法（每一次阅读会逐步修正之前错误的理解，或者浅显的理解）。个人认为，这种学习方法非常有助于【真正透彻理解】一个完整的开源工程。文档截图展示如下（内容可能看不清，这不重要哈~~~），