yolov5模型架构
时间: 2025-02-21 17:28:32 浏览: 53
### YOLOv5 模型架构详解
#### 一、总体概述
YOLOv5 是一种高效的目标检测算法,在多个版本迭代过程中不断优化其性能。该模型继承并改进了许多先前版本的优点,特别是在 Neck 部分采用了 FPN(Feature Pyramid Network)加 PANet (Path Aggregation Network) 结构来增强特征融合能力[^2]。
#### 二、Backbone 主干网设计
对于 YOLOv5 来说,backbone 负责提取输入图像的基础特征。具体而言,YOLOv5 使用 CSPDarknet53 或者更轻量级变体作为骨干网络,通过一系列卷积层逐步降低空间分辨率的同时增加通道数,从而捕捉到不同尺度下的视觉模式[^1]。
```python
class C3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__()
c_ = int(c2 * e)
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)
self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)])
```
这段代码展示了 `CSPDarknet` 中的一个重要组件——C3模块的设计思路,它有助于提高计算效率和表达力。
#### 三、Neck 特征金字塔与路径聚合网络
为了更好地处理多尺度物体检测任务,YOLOv5 在 backbone 后面引入了一个强大的 neck 组件,即 FPN 加上 PANet 架构。这种组合不仅能够自顶向下传递高层语义信息至低层次表示,还能反过来加强细粒度的空间定位精度,形成双向的信息流交换机制。
#### 四、Head 输出头构建
最后到达 head 层时,会根据不同需求设置相应数量的预测分支用于分类得分估计以及边界框回归参数的学习。值得注意的是,YOLOv5 还特别选用了 GIoU Loss 函数来进行 bounding box 的训练过程中的误差评估,这有利于获得更加精确的位置匹配效果[^3]。
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