YOLOv5 模型简介

发布网友发布时间：2024-08-23 07:15

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热心网友时间：2024-08-31 12:32

YOLOv5, 一款由Ultralytics公司在2020年6月9日推出的先进模型，是对YOLOv3的优化升级，共包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四种不同规模的版本。该模型由骨干网络、颈部和头部构成，旨在提高检测精度与速度。

（1）核心的骨干网络由Focus、BottleneckCSP和SSP网络组成。以640*640*3的图片为输入，首先通过Focus模块进行切片和整合，输出320*320的图像并扩展通道数至64。随后，经过3个Conv模块提取特征，输出160*160*128的特征图。接着，BottleneckCSP和SSP模块协同工作，通过多尺度最大池化，最终生成20*20*1024的特征图。

（2）YOLOv5的颈部采用BottleneckCSP2模块，通过上采样操作将80*80*512的特征图缩小至不同尺寸，如80*80、40*40和20*20，以适应不同目标检测需求。

（3）头部利用多尺度特征图，YOLOv5m通过Conv2d卷积操作生成3个大小各异的特征图，用于检测不同尺度的目标。对于烟雾检测任务，模型会在每个尺度生成21个候选框，基于2类（烟雾和非烟雾）进行预测。

YOLOv5的架构设计使得模型在保持高效的同时，能够准确地检测目标，适用于各种实际应用。更多详情可在'人工智能感知信息处理算法研究院'微信公众号或知乎主页获取。