第一次冲刺计划

YOLOv5 算法整体主要有 3 部分组成: Backbone、 Neck 和 Prediction, 以 YOLOv5s 模型为例整体算法结 构如下所示. Backbone 主要有 Conv, C3 和 SPPF 基 本网络模块组成, 其主要功能就是提取图像特征信息, C3 模块使用残差网络结构, 可以学习到更多的特征信 息, SPPF 模块是空间金字塔池化, 也是 Backbone 网络 的输出端, 主要功能是将提取到的任意大小的特征信 息转换成固定大小的特征向量.Neck 网络采用 FPN+ PAN 的特征金字塔结构网络, 可以实现不同尺寸目标 特征信息的传递, 可以有效解决多尺度问题. Prediction 采用 3 种损失函数分别计算目标分类损失, 目标定位损失和置信度损失, 并通过 NMS 提高网络检测的准确 度. YOLO 算法从总体上看, 是单阶段端到端的基于 anchor-free 的检测算法. 将图片输入网络进行特征提 取与融合后, 得到检测目标的预测框位置以及类概率. 而 YOLOv5 相较前几代 YOLO 算法, 模型更小、部署 灵活且拥有更好的检测精度和速度, 适合实时目标检 测. YOLOv5 根据模型不同深度和不同特征图宽度划 分为 YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 四个模型. 其中 YOLOv5s 是最小的模型

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