Yolov5网络结构解析：模块与层相互关联与作用

Conv通常是由卷积、批标准化和激活函数这三个模块组成的C3模块图如上。新鲜yolov8目标检测怎么设置背景/无标签图像参与训练3083 阅读。C3之所以叫C3， 是基本上原因是在这玩意儿模块中有三个卷积层了解SPPF前，我们先要晓得SPP，中文为地方金字塔池化而SPPF则是SPP的改进版。

Yolov5是目标检测领域中一种高大效的神经网络结构，是Yolov系列的最新鲜版本。本文将以Yolov5网络结构为中心，从优良几个方面对其进行详细阐述。

学YOLOv5算法， 找到搜到的网络结构图不方便自己搞懂记忆，并且将pt模型转化成onnx之后模型可视化后差异太巨大，简直看不出是同一个模型，虽然后来啊巨大致相同...，所以整理了一版网络结构图坚固原始模型在心里的地位，并配...

C3后的参数表示* 该模块堆叠的次数，Conv和Focus参数, SPP后的参数,Concat是axes=1时的合并,upsample的scale...

CSP1_X:借鉴CSPNet网络结构，由三个卷积层和X个Res unint模块Concate组成。GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ߚ� in PyTorch ONNX CoreML TFLite至今没有论文发表出来,YOLOv5项目的作者是并不是原作者Joseph Redmon作者当时也有说准备在2021年的12月1号之前发表， 并承诺如果到时候没有发表就吃掉自己的帽子(不晓得有没....

并不断缩细小特征图，Backbone包含了CBL模块、Focus模块、CSP模块和SPP模块。CSP模块包括CSP1_X模块和CSP2_X模块， 两者都借鉴了CSPNet网络...

Focus结构的目的是切片处理，少许些计算量，而CSP模块量一边保持精度.yolov5网络结构解析。用户给的引...

在YOLOv5中的FPN特征金字塔结构中引入了CSP结构，在网络结构图中能看到个个C3模块中都含有CSP结构。

该模块的基本上作用就是进行特征的提取， 将原始的输入图像转化为许多层特征图，以便后续的目标检测任务用。具体的网络结构能看图。

三、 激活函数

激活函数在神经网络中扮演着至关关键的角色，Yolov5用的激活函数是Mish。Mish激活函数在保持与ReLU相同的计算速度的一边，搞优良了模型的精度。

class Conv: def __init__: super.__init__ self.conv = nn.Conv2d self.bn = nn.BatchNorm2d self.act = nn.LeakyReLU def forward: x = self.conv x = self.bn x = self.act return x class PredictionLayer: def __init__: super.__init__ self.pred = nn.Sequential, nn.Conv2d ) def forward: x = self.pred return x

Yolov5是目标检测领域中一种高大效的神经网络结构，采用了CSPNet骨干网络和FPN特征金字塔结构。一边，用Mish激活函数和预测头实现许多尺度目标检测。该网络结构在保证检测精度的一边，巨大巨大搞优良了训练和推理的效率，基本上应用于实时目标检测和视频琢磨等领域。

总体来说,YOLOv5的模型结构相对轻巧松， 但其用了许多种手艺和策略，如CSP结构、FPN网络、Mish激活函数和Focal Loss亏本函数等，以搞优良模型的性能和鲁棒性。实战代码模块的YOLOv5s的项目代码中， 设置了两种类型，分别是Mosaic4 load和Mosaic9 load，这是两种不同的数据增有力方式，它们的不一样在于用的图像数量不同。

在yolov5中，不同版本就是控制操作单元的再来一次次数改变的。每一行代表了一个运算单元， 这里按照YOLOV5结构图能方便搞懂.parse_model开头按照yaml搭建每一层网络，最关键的是254行。

啥是yolov5网络结构图以及学yolov5网络结构图的意义.Conv通常是由卷积、 批标准化和激活函数这三个模块组成的C3模块图如上.Focus作用：进行一个下采样，并且少许些计算量加迅速网络速度。

class CSPDarknet: def __init__: super.__init__ self.conv1 = nn.Conv2d self.bn1 = nn.BatchNorm2d self.relu = nn.LeakyReLU self.layer1 = self.make_layers self.layer2 = self.make_layers self.layer3 = self.make_layers self.layer4 = self.make_layers self.layer5 = self.make_layers self.layer6 = self.make_layers self._initialize_weights def make_layers: layers = layers.append)) for i in range: layers.append)) return nn.Sequential) def forward: x = self.conv1 x = self.bn1 x = self.relu x1 = self.layer1 x2 = self.layer2 x3 = self.layer3 x4 = self.layer4 x5 = self.layer5 x6 = self.layer6 return x4, x5, x6

二、 特征金字塔

目标检测任务中，不同巨大细小不同层次的目标需要被检测到，并且需要提取许多尺度的特征。Yolov5用FPN特征金字塔结构，效果。

骨干网络是指网络的主干有些，用于提取图像的特征表示。Yolov5的骨干网络采用CSPNet架构， 相较于老一套的ResNet等网络，CSPNet能显著减细小网络的参数量和运算量。该网络结构在既保证检测精度的情况下显著搞优良了训练和推理的效率。

class Mish: def __init__: super.__init__ def forward: return x * torch.tanh) class MishModule: def __init__: super.__init__ self.model = parent.model for i, m in enumerate): self.model = Mish if type == nn.ReLU else m def forward: return self.model

四、 预测头

Yolov5的预测头由三个卷积层构成，用于对特征图进行输出通道的降维，并且进行边界框和目标类别的预测。预测头能预测许多种不同尺度下的目标，实现许多尺度目标检测。