Yolov5总结文档(理论、代码、实验结果)

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        作者丨 Mr.Hang @知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/449257337 3D视觉工坊整理，文章仅用于学术分享。 本篇文章是对Yolo-v5的一个总结，全文一共分为四个部分。第一个部分主要介绍Yolo-v5的结构以及相对于之前版本的一些改进；第二部分是对Yolo-v5代码主要部分的解读，包括如何更换backbone的细节；第三部分给出了两次实验的结果和在测试集上的表现；最后一部分是我对Yolo-v5的简要总结和思考。 一、Yolo-v5结构 首先我用一张图来简单说明Yolo-v5的前向过程： 图1 Yolo-v5简要前向过程 Yolo-v5相较于Yolo-v4来说改动不是特别大，最主要的区别在于对于anchor的处理机制，这个机制我觉得也是让Yolo-v5收敛快的核心，另外Yolo-v5的loss与之前的Yolo系列也有些差别，接下来我从输入、Backbone、Neck、Loss四个部分来介绍Yolo-v5的结构。 1.输入 首先对于数据增强，Yolov5的 ………………………………