yolov5 代码详解
时间: 2024-10-10 20:14:02 浏览: 38
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种基于深度学习的目标检测算法,它是由 Ultralytics 公司开发的最新版本的YOLO系列。YOLOv5采用了 CSPDarknet 模块作为其基础网络结构,并结合了 Mish 激活函数、SPP(空间金字塔池化)和 PAN(特征金字塔融合)等技术。
代码详解主要包括以下几个部分:
1. **模型初始化**:首先会导入必要的库,如PyTorch,然后定义YOLOv5模型的架构,包括主干网络、neck(连接头部的部分)和头(用于预测边界框和类别)。
```python
from models import *
cfg = ... # 加载配置文件
model = create_model(cfg)
```
2. **预训练模型加载**:如果需要,可以加载预训练的权重到模型中,例如通过`load_darknet_weights(model, 'yolov5s.pt')`来加载预训练的YOLOv5s模型。
3. **前向传播**:在接收到图像数据后,通过`model(img)`调用模型对输入进行处理,生成目标检测结果。YOLOv5会在每个位置预测固定数量的bounding boxes及其类别概率。
4. **损失函数计算**:YOLOv5采用Focal Loss和Dice Loss等组合的loss函数来优化模型,计算预测值和真实标签之间的差异。
5. **训练循环**:在训练过程中,会进行反向传播更新网络参数,通常涉及数据预处理、前向传播、损失计算、梯度更新和指标记录。
6. **推理(inference)**:在测试或部署阶段,模型仅用于预测,不会更新权重,常用于实时的目标检测任务。