Yolov5算法原理

一、背景介绍         Ultralytics是一家专注于计算机视觉和深度学习技术的 公司，成立于2019年。致力于开发先进的深度学习解决方 案，特别是在目标检测和图像处理领域。Ultralytics最著名 的产品是YOLOv5，尽管YOLOv5的命名为“v5” ，它实际上 是对YOLO系列的一个独立实现。

 

        Glenn Jocher是计算机视觉和深度学习领域的知名开发者，特别以其在目标检测模型YOLOv5的开发和维护方面的 贡献而闻名。Glenn Jocher（Ultralytics团队）于2020年6 月发布了YOLOv5，将其作为YOLO系列的一个新版本，尽 管它并不直接由原始YOLO作者开发，但受到了广泛的关注 和使用。

特点与改进

模型架构：YOLOv5采用了更高效的网络结构设计，结合了CSPNet（Cross Stage Partial Network）和PANet（Path Aggregation Network），旨在减少计算量的同时提高检测精度。

自动学习锚框：相较于之前的版本，YOLOv5能够根据训练数据集自动调整锚框（anchor boxes），从而适应不同的应用场景。

数据增强：引入了多种数据增强技术，如马赛克数据增强（Mosaic Data Augmentation），这有助于提升模型对不同尺度和视角下物体的识别能力。

易于使用：YOLOv5提供了非常友好的接口和文档支持，使得开发者可以更容易地进行模型训练、验证以及部署。它支持PyTorch框架，具有良好的兼容性和扩展性。

性能表现：YOLOv5在保持高精度的同时，实现了更快的推理速度，适用于实时目标检测任务。它能够在多种硬件平台上运行，从高性能GPU到嵌入式设备。

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二、Yolov5的主要内容 1、yolov5是一种单阶段目标检测算法，主要算法思路如下 输入端：Mosaic增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放。 基准网络：Focus结构与CSP结构（C3结构），SPP(SPPF)。 Neck网络：采用FPN+PAN结构。 Head输出层：分类+定位于一体。 目标框回归。 正负样本匹配。 损失函数：分类损失+置信度损失+定位损失。

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2、Mosaic增强

        马赛克增强(mosaic augmentation)是当下十分强大的数据增强之一，可以显著提升图像中的目标实例的丰富度、图像自身的检测难度，这对于提升模型的性能起到了极大的积极作用。对于YOLO系列，最早使用马赛克增强的是由知名的ultralytics团队实现的YOLOv3，随后在官方的YOLOv4和5中，马赛克增强也被使用。

        马赛克增强的思想十分简单，就是随机将4张不同的图像拼接在一起，组合成一张新的图像，不妨将此图像称为“马赛克图像”，如图所示

        为了更好地理解这一强大的增强技术，我们举一个例子，假定输入图像的尺寸是640×640，首先，准备一个1280×1280的空白图像，依次将四张图像的最长边缩放到640，短边做相应比例的变换；其次，随机选一个中心点，依次将四张图像拼接上去；最后，使用空间扰动增强随机从这张1280×1280的马赛克图像抽取出640×640的图像来。相较于一般的图像，马赛克图像因融合了四张图像的信息，不仅丰富了其中的目标类型和数量，也加大了该图像的检测难度。很多时候，从数据的角度切入去增加一些学习的难度，往往对模型的性能是有益的。

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3、自适应锚框         自适应锚框计算是根据训练数据集中目标的实际大小和比例，自动调整锚框 （anchor boxes）的大小，使其更好地适 应检测任务。 作用： 提高检测精度：通过与数据集中目标尺寸匹配的锚框设置，模型能够更准确地定位和分类对象。 优化训练效率：自适应的锚框减少了无效或低效的检测匹配，提高了正样本的比例，帮助模型更快收敛。

自适应锚框计算过程：

统计数据集中的目标框：通过遍历数据集，收集所有目标框的宽高比信息。 聚类分析：使用 k-means聚类 或改进的kmeans算法，基于宽高比对目标框进行聚类，得到多个锚框。 距离度量：通常采用IoU作为距离指标，以更好地反映锚框与目标框的匹配程度。 确定最佳锚框：聚类完成后，选择与数据集目标特征匹配度最高的锚框集合，作为模型训练的默认锚框。 自动调整：YOLOv5在训练时会自动计算和推荐适合数据集的锚框配置，以帮助用户更快地开始训练，并获得更好的检测效果。

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4、自适应图片缩放         训练阶段：         目标检测算法在训练和推理阶段都 会 resize 到 统 一 的 图 像 尺 寸 ， YOLOv5在推理阶段采用了自适应的 图片缩放。 计算长边缩放比例：假设原图尺寸为（523， 699）(设定为32的倍 数）计算长边缩放比例： r = 416 / 699 = 0.5951 将原图等比例缩放：(523，699) ---> (311, 416) 高padding = (320 - 311) / 2 = 4.5,所以推理阶段的分辨率为（ 320 ， 416） 填充为（416，416）; H侧上下需要填充的大小 pad = (416 - 311) / 2 = 52.5

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5、SiLU激活函数

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6、Yolov5的整体结构和参数

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7、Yolov5中的Focus（有的代码版本中可能没有）

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8、Yolov5中的C3

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9、Yolov5中的SPPF结构

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10、Yolov5中的FPN+PAN结构

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11、Yolov5的目标框回归

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12、Yolov5的正负样本匹配

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13、Yolov5损失函数