June 8, 2017 1 min to read

YOLOv5

You Only Look Once

“You Only Look Once”是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法。YOLO是其中速度较快的物体检测算法之一。虽然它不是最准确的物体检测算法，但是在需要实时检测并且准确度不需要过高的情况下，它是一个很好的选择。与识别算法相比，检测算法不仅预测类别标签，还检测对象的位置。因此，它不仅将图像分类到一个类别中，还可以在图像中检测多个对象。该算法将单个神经网络应用于整个图像。这意味着该网络将图像分成区域，并为每个区域预测边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。

YOLOv5系列

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，它采用了一种单阶段的目标检测方法，可以快速而准确地检测图像或视频中的多个目标，并标记它们的位置和类别。在版本选择方面主要有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四个版本，分别对应小、中、大、特大，其中的区别主要在于模型的深度和宽度设置不同。分别使用参数depth_multiple和width_multiple来调整模型的深度和卷积核的个数，这样的设计使得模型的结构和大小可以方便地进行调整。YOLOv5s的网络结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Prediction（输出端）。各部分具有的主要功能结构如下：输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算，以及自适应图片缩放；主干网络：Focus结构、CSP结构；Neck网络：FPN+PAN结构；输出端：GIOU_Loss损失函数。