YOLOV5网络结构深度介绍
时间: 2023-07-10 14:38:06 浏览: 85
YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型,它是YOLO系列的最新版本,相对于之前的版本,它在模型结构、训练策略和检测性能等方面都有所优化。
YOLOv5的网络结构主要分为四个部分:Backbone、Neck、Head和Detection。
1. Backbone
Backbone部分主要负责提取图像特征,YOLOv5采用的是CSPNet结构,CSPNet利用了残差块和跨层连接的思想,可以有效地提取图像特征。
2. Neck
Neck部分主要是对Backbone提取的特征进行进一步的处理,包括SPP结构和PANet结构。其中,SPP结构可以对不同尺度的特征进行处理,PANet结构可以将不同层次的特征进行融合,有利于提升检测性能。
3. Head
Head部分是YOLOv5的检测头部分,主要是对处理后的特征进行分类和回归,得到检测框的位置和类别信息。YOLOv5采用的是YOLOv3的Head结构,包括三个尺度的特征图,每个特征图都对应一个检测分支,用于检测不同大小的目标。
4. Detection
Detection部分主要是对检测结果进行后处理,包括NMS(非极大值抑制)和置信度阈值等操作,得到最终的检测结果。
总体来说,YOLOv5采用了一系列的优化策略,包括多尺度训练、数据增强、类别平衡等,使得其在性能上有了很大的提升。
相关问题
yolov5网络结构介绍
Yolov5是一种基于深度神经网络的目标检测模型,由Ultralytics公司开发。它采用了一种新的目标检测技术,称为YOLOv5 (You Only Look Once Version 5)。该技术使用一种名为Spatial Pyramid Pooling (SPP)池化的高级技术,可以在不牺牲识别精度的情况下大幅提高目标检测的速度。此外,YOLOv5还采用了一些优化技术,如Backbone网络结构、FPN特征金字塔网络和BiFPN双重特征金字塔网络等,实现更高的准确性和更快的处理速度。
yolov5的网络结构介绍
YOLOv5是一种目标检测算法,其网络结构主要由卷积层、池化层、上采样层、残差块等组成。YOLOv5官方代码中一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型,这几个模型的结构基本是一样的,不同的是模型深度和模型宽度这两个参数。其中,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深,不断加宽。
YOLOv5的网络结构主要分为两个部分:主干网络和检测头。主干网络采用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,可以有效地减少参数数量和计算量。检测头主要包括三个部分:SPP(Spatial Pyramid Pooling)、PAN(Path Aggregation Network)和YOLOv5头部。其中,SPP用于提取不同尺度的特征,PAN用于融合不同层次的特征,YOLOv5头部用于预测目标的类别和位置。
下面是YOLOv5s的网络结构示意图:
```python
CSPNet(
(conv1): Conv(
(conv): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(32, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
(conv2): Conv(
(conv): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
...
(conv5): Conv(
(conv): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(512, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
(spp): SPP(
(conv1): Conv(
(conv): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(512, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
(conv2): Conv(
(conv): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(512, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
...
)
(pan): PAN(
(convs): ModuleList(
(0): Conv(
(conv): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(512, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
...
)
(upsamples): ModuleList(
(0): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear)
...
)
(convs_all): ModuleList(
(0): Conv(
(conv): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(512, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
...
)
)
(detect): Detect(
(m): ModuleList(
(0): Conv2d(1024, 255, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
(1): Conv2d(512, 255, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
(2): Conv2d(256, 255, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
)
)
```