YOLOV5是在YOLOV4的基礎(chǔ)上進行了小幅的改進驾霜，這個目標檢測算法是當前工業(yè)界最為常用的一種算法竿痰，主要是代碼維護的好，有各種版本用于開發(fā)融痛，對于一些著急使用但深度學(xué)習知識不太足的開發(fā)者相對友好球凰，接下去我總結(jié)了一下這個算法相對亮點的地方：
- Focus結(jié)構(gòu): 引入了Focus結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)通過切片和拼接操作來有效地進行特征圖的下采樣腿宰，同時增加網(wǎng)絡(luò)的通道數(shù)呕诉，以保留更多的圖像信息。這種設(shè)計在不增加計算量的前提下吃度，提升了特征的表達能力甩挫。在后續(xù)版本中，為了計算效率椿每，F(xiàn)ocus結(jié)構(gòu)有時被6x6的卷積層所替代伊者，但這一變化也體現(xiàn)了對硬件優(yōu)化的考慮。
- 自適應(yīng)anchor計算：這個方法其實就是將原本需要單獨運行的腳本集成到訓(xùn)練代碼里面來了间护，就是做了一個端到端的優(yōu)化亦渗。
- 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化：比如進一步擴展了csp結(jié)構(gòu)的使用，yolov4對于csp的方法只在骨干網(wǎng)絡(luò)中使用汁尺，yolov5將他擴展到了neck部分法精，進一步優(yōu)化了計算性能。
