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前言
吼吼！终于来到了YOLOv5啦！
首先，一个热知识：YOLOv5没有发表正式论文哦~
为什么呢？可能YOLOv5项目的作者Glenn Jocher还在吃帽子吧，hh
目录
前言
一、YOLOv5的网络结构
二、输入端
（1）Mosaic数据增强
（2）自适应锚框计算
（3）自适应图片缩放
三、Backbone
（1）Focus结构
（2）CSP结构
四、Neck
五、Head
（1）Bounding box损失函数
（2）NMS非极大值抑制
六、训练策略
前期回顾：
【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）
【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读1（翻译 ＋学习笔记）
【YOLO系列】YOLOv3论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
一、YOLOv5的网络结构
YOLOv5特点： 合适于移动端部署，模型小，速度快
YOLOv5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样，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。
YOLOv5s的网络结构如下：
（1）输入端 ： Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放
（2）Backbone ： Focus结构，CSP结构
（3）Neck ： FPN+PAN结构
（4）Head ： GIOU_Loss
基本组件：
- CBL： 由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
- Res unit： 借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
- CSPX： 借鉴CSPNet网络结构，由卷积层和X个Res unint模块Concate组成。
- SPP： 采用1×1，5×5，9×9，13×13的最大池化的方式，进行多尺度融合。
YOLO5算法性能测试图：
二、输入端
（1）Mosaic数据增强
YOLOv5在输入端采用了Mosaic数据增强，Mosaic 数据增强算法将多张图片按照一定比例组合成一张图片，使模型在更小的范围内识别目标。Mosaic 数据增强算法参考 CutMix数据增强算法。CutMix数据增强算法使用两张图片进行拼接，而 Mosaic 数据增强算法一般使用四张进行拼接，但两者的算法原理是非常相似的。
Mosaic数据增强的主要步骤为：
（1）随机选取图片拼接基准点坐标（xc，yc），另随机选取四张图片。
（2）四张图片根据基准点，分别经过尺寸调整和比例缩放后，放置在指定尺寸的大图的左上，右上，左下，右下位置。
（3）根据每张图片的尺寸变换方式，将映射关系对应到图片标签上。
（4）依据指定的横纵坐标，对大图进行拼接。处理超过边界的检测框坐标。
采用Mosaic数据增强的方式有几个优点：
（1）丰富数据集： 随机使用4张图像，随机缩放后随机拼接，增加很多小目标，大大增加了数据多样性。
（2）增强模型鲁棒性： 混合四张具有不同语义信息的图片，可以让模型检测超出常规语境的目标。
（3）加强批归一化层（Batch Normalization）的效果： 当模型设置 BN 操作后，训练时会尽可能增大批样本总量（BatchSize），因为 BN 原理为计算每一个特征层的均值和方差，如果批样本总量越大，那么 BN 计算的均值和方差就越接近于整个数据集的均值和方差，效果越好。
（4）Mosaic 数据增强算法有利于提升小目标检测性能： Mosaic 数据增强图像由四张原始图像拼接而成，这样每张图像会有更大概率包含小目标，从而提升了模型的检测能力。
（2）自适应锚框计算
之前我们学的 YOLOv3、YOLOv4，对于不同的数据集，都会计算先验框 anchor。然后在训练时，网络会在 anchor 的基础上进行预测，输出预测框，再和标签框进行对比，最后就进行梯度的反向传播。
在 YOLOv3、YOLOv4 中，训练不同的数据集时，是使用单独的脚本进行初始锚框的计算，在 YOLOv5 中，则是将此功能嵌入到整个训练代码里中。所以在每次训练开始之前，它都会根据不同的数据集来自适应计算 anchor。
but，如果觉得计算的锚框效果并不好，那你也可以在代码中将此功能关闭哈~
自适应的计算具体过程：
①获取数据集中所有目标的宽和高。
②将每张图片中按照等比例缩放的方式到 resize 指定大小，这里保证宽高中的最大值符合指定大小。
③将 bboxes 从相对坐标改成绝对坐标，这里乘以的是缩放后的宽高。
④筛选 bboxes，保留宽高都大于等于两个像素的 bboxes。
⑤使用 k-means 聚类三方得到n个 anchors，与YOLOv3、YOLOv4 操作一样。
⑥使用遗传算法随机对 anchors 的宽高进行变异。倘若变异后的效果好，就将变异后的结果赋值给 anchors；如果变异后效果变差就跳过，默认变异1000次。这里是使用 anchor_fitness 方法计算得到的适应度 fitness，然后再进行评估。
（3）自适应图片缩放
步骤：
(1) 根据原始图片大小以及输入到网络的图片大小计算缩放比例
原始缩放尺寸是416*416，都除以原始图像的尺寸后，可以得到0.52，和0.69两个缩放系数，选择小的缩放系数。
(2) 根据原始图片大小与缩放比例计算缩放后的图片大小
原始图片的长宽都乘以最小的缩放系数0.52，宽变成了416，而高变成了312。
(3) 计算黑边填充数值
将416-312=104，得到原本需要填充的高度。再采用numpy中np.mod取余数的方式，得到8个像素，再除以2，即得到图片高度两端需要填充的数值。
注意：
（1）Yolov5中填充的是灰色，即（114,114,114）。
（2）训练时没有采用缩减黑边的方式，还是采用传统填充的方式，即缩放到416*416大小。只是在测试，使用模型推理时，才采用缩减黑边的方式，提高目标检测，推理的速度。
（3）为什么np.mod函数的后面用32？
因为YOLOv5的网络经过5次下采样，而2的5次方，等于32。所以至少要去掉32的倍数，再进行取余。以免产生尺度太小走不完stride（filter在原图上扫描时，需要跳跃的格数）的问题，再进行取余。
三、Backbone
（1）Focus结构
Focus模块在YOLOv5中是图片进入Backbone前，对图片进行切片操作，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长得差不多，但是没有信息丢失，这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个通道，最后将得到的新图片再经过卷积操作，最终得到了没有信息丢失情况下的二倍下采样特征图。
以YOLOv5s为例，原始的640 × 640 × 3的图像输入Focus结构，采用切片操作，先变成320 × 320 × 12的特征图，再经过一次卷积操作，最终变成320 × 320 × 32的特征图。
切片操作如下：
作用： 可以使信息不丢失的情况下提高计算力
不足：Focus 对某些设备不支持且不友好，开销很大，另外切片对不齐的话模型就崩了。
后期改进： 在新版中，YOLOv5 将Focus 模块替换成了一个 6 x 6 的卷积层。两者的计算量是等价的，但是对于一些 GPU 设备，使用 6 x 6 的卷积会更加高效。
（2）CSP结构
YOLOv4网络结构中，借鉴了CSPNet的设计思路，在主干网络中设计了CSP结构。
YOLOv5与YOLOv4不同点在于，YOLOv4中只有主干网络使用了CSP结构。 而YOLOv5中设计了两种CSP结构，以YOLOv5s网络为例，CSP1_ X结构应用于Backbone主干网络，另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。
四、Neck
YOLOv5现在的Neck和YOLOv4中一样，都采用FPN+PAN的结构。但是在它的基础上做了一些改进操作：YOLOV4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作，而YOLOV5的Neck中，采用CSPNet设计的CSP2结构，从而加强了网络特征融合能力。
结构如下图所示，FPN层自顶向下传达强语义特征，而PAN塔自底向上传达定位特征：
五、Head
（1）Bounding box损失函数
YOLO v5采用CIOU_LOSS 作为bounding box 的损失函数。（关于IOU_ Loss、GIOU_ Loss、DIOU_ Loss以及CIOU_Loss的介绍，请看YOLOv4那一篇：【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解））
（2）NMS非极大值抑制
NMS 的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。
非极大值抑制，主要就是用来抑制检测时冗余的框。因为在目标检测中，在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，所以我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。
算法流程：
1.对所有预测框的置信度降序排序
2.选出置信度最高的预测框，确认其为正确预测，并计算他与其他预测框的 IOU
3.根据步骤2中计算的 IOU 去除重叠度高的，IOU > threshold 阈值就直接删除
4.剩下的预测框返回第1步，直到没有剩下的为止
SoftNMS：
当两个目标靠的非常近时，置信度低的会被置信度高的框所抑制，那么当两个目标靠的十分近的时候就只会识别出一个 BBox。为了解决这个问题，可以使用 softNMS。
它的基本思想是用稍低一点的分数来代替原有的分数，而不是像 NMS 一样直接置零。
六、训练策略
（1）多尺度训练（Multi-scale training）。 如果网络的输入是416 x 416。那么训练的时候就会从 0.5 x 416 到 1.5 x 416 中任意取值，但所取的值都是32的整数倍。
（2）训练开始前使用 warmup 进行训练。 在模型预训练阶段，先使用较小的学习率训练一些epochs或者steps (如4个 epoch 或10000个 step)，再修改为预先设置的学习率进行训练。
（3）使用了 cosine 学习率下降策略（Cosine LR scheduler）。
（4）采用了 EMA 更新权重(Exponential Moving Average)。 相当于训练时给参数赋予一个动量，这样更新起来就会更加平滑。
（5）使用了 amp 进行混合精度训练（Mixed precision）。 能够减少显存的占用并且加快训练速度，但是需要 GPU 支持。