YOLOv5与YOLOv4对比分析及YOLO新进展

"这篇笔记主要总结了作者在面试过程中关于YOLO系列目标检测算法的知识点，特别是YOLOv4和YOLOv5的区别与特点。" YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，它以快速和准确为目标，广泛应用于自动驾驶、视频监控等领域。在这篇笔记中，作者特别关注了YOLOv5和YOLOv4这两个版本的差异。 YOLOv5引入了一些改进以提高效率和性能。例如，它用6x6的卷积层替换了原来的Focus模块，虽然计算量相同，但这种改变在某些GPU上更优。此外，YOLOv5在数据预处理阶段采用了Mosaic数据增强技术，以及自适应锚框计算和自适应图片缩放，以增加模型对不同尺度目标的适应性。 YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了一系列创新。它使用了mosaic数据增强来提升模型的泛化能力，采用CSPDarknet53作为主干网络，利用Mish激活函数和Dropblock技术提高网络的学习能力。在neck部分，YOLOv4采用了SPP模块和FPN+PAN结构，以更好地融合不同层级的特征。输出端，YOLOv4引入了CIOU_Loss和DIOU_nms操作，优化了目标检测的精度和非极大值抑制过程。 YOLOv4和YOLOv5之间的相似之处在于，两者都使用了CSPDarknet53作为主干网络，并且都采用了PANET作为特征融合的Neck结构。然而，它们之间也存在显著的不同。首先，YOLOv5的锚点框是基于训练数据集自动学习的，而YOLOv4的锚点框是固定的。其次，YOLOv5在激活函数上选择了leakyReLU和Sigmoid，而YOLOv4使用了mish与leakyReLU。此外，YOLOv5在网络输入层引入了Focus结构，YOLOv4则没有。最后，YOLOv5的CSP结构在Neck部分有特殊的配置。 YOLOv8的信息在摘要中提及较少，但可以推断它可能进一步优化了CSP结构，引入了名为C2f的新结构，类似于YOLOv5的CSP1_X和CSP2_X，但具体细节并未详述。 这篇笔记涵盖了YOLO系列模型的关键改进，特别是YOLOv5和YOLOv4在设计上的差异，对于理解和准备相关面试问题非常有帮助。了解这些细节有助于深入理解目标检测模型的优化策略和性能提升途径。