yolov5网络详解
时间: 2025-02-01 09:23:21 浏览: 47
### YOLOv5 网络结构详解
#### 主干网络 (Backbone)
YOLOv5 的主干网络负责提取输入图像中的特征。该模型采用了 CSPDarknet53 结构作为其基础骨架[^2]。CSPNet(Cross Stage Partial Network)通过减少计算冗余来提高效率,使得模型能够在保持高精度的同时降低训练成本。
```python
class Focus(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super(Focus, self).__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)
```
此部分的设计允许更深层次的信息传递,并增强了梯度反向传播的效果[^1]。
#### 颈部网络 (Neck)
颈部网络连接着主干网与头部,在这里进行了多尺度融合操作。具体来说,YOLOv5 使用 SPP(Spatial Pyramid Pooling)、PANet 或者其他类似的机制来进行不同层次间特征图的交互和增强。这些技术有助于捕捉更加丰富的上下文信息并改善目标检测性能。
```python
class SPP(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
super(SPP, self).__init__()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1)
self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])
```
这种设计可以有效地提升小物体识别能力以及整体定位准确性[^3]。
#### 头部网络 (Head)
最后是头部网络,它基于前面两层所获得的强大表征力完成最终的任务——即预测边界框的位置、类别概率等信息。对于每一个预定义好的锚点位置,都会输出一组回归系数用于调整候选区域大小;同时还会给出对应类别的置信度得分。
```python
def detect(self, x):
z = [] # inference output
outputs = []
for i in range(3):
out = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = out.shape # (bs, anchors*no, grid_y, grid_x)
...
z.append(out.view(bs, -1, no))
return torch.cat(z, 1)
```
整个流程中,从原始图片经过一系列卷积运算到最后生成结果的过程被高度优化以实现实时处理速度的要求。
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