YOLOv5算法本身非常优秀,随着其版本的迭代更新,网络各个模块对物体检测中的常见问题都做了一定的优化改进,本身就具有较好的工程实用性。
Input部分完成数据增强、自适应图片缩放、锚框计算等基本处理任务;Backbone部分作为主干网络,主要使用CSP结构提取出输入样本中的主要信息,以供后续阶段使用;Neck部分使用FPN及PAN结构,利用Backbone部分提取到的信息,加强特征融合;Prediction部分做出预测,并计算CIOU_Loss等损失值。
随着计算机视觉技术的不断发展,目标检测领域里的各种算法技术层出不穷,针对不同事物不同目标,我们需进行多方比较,进而择优选择。其中,YOLOv5算法,得益于速度快精度高而闻名,是一种经典且稳定的算法。
此份结构图,有助于大家了解yolov5模型的整体框架与架构,帮助大家理清原理熟悉源码设计。
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