yolov5head部分
时间: 2025-02-10 12:05:53 浏览: 51
### YOLOv5 Head 架构和实现详情
#### CSP结构的应用
YOLOv5 的头部设计延续了CSPNet的思想,在Head部分也采用了改进后的CSP (Cross Stage Partial Network) 结构来增强特征融合效果,这有助于提升模型的精度并减少计算成本[^1]。
#### FPN与PANet结合
为了更好地利用多尺度特征图,YOLOv5引入了FPN(Feature Pyramid Networks),并且在此基础上进一步优化成PANet(Panoptic Feature Pyramid Networks),使得低层语义信息能够更有效地传递到高层,从而改善小物体检测的效果。这种自顶向下的路径允许网络在不同层次上聚合来自多个阶段的信息。
#### 输出分支的设计
对于最终输出层而言,YOLOv5设置了三个不同尺寸的感受野用于预测边界框、类别置信度以及具体类别的概率分布。每个输出分支都由一系列卷积操作构成,并通过Sigmoid函数处理得到归一化的输出值。值得注意的是,这些输出并不是直接对应于输入图像的空间位置而是相对于预定义Anchor Boxes的位置偏移量[^4]。
```python
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
...
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
y = x[i].sigmoid()
...
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
```
此代码片段展示了`Detect`类的部分初始化逻辑及其前向传播过程的一部分。其中包含了如何构建输出张量形状的变化方式,以便后续可以方便地应用激活函数进行非线性变换;同时也体现了当处于训练模式下返回原始输出而在推理模式下调用额外的操作以准备最终结果的过程。
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