【YOLOV5-6.x讲解】YOLO5.0VS6.0版本对比+模型设计

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【YOLOV5-6.x 版本讲解】整体项目代码注释导航现在YOLOV5已经更新到6.X版本，现在网上很多还停留在5.X的源码注释上，因此特开一贴传承开源精神！5.X版本的可以看其他大佬的帖子本文章主要从6.X版本出发，主要解决6.X版本的项目注释与代码分析！……https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/125729662

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1.1 YOLOV6网络模型

1.1.1 V5.5模型图

1.1.2 V6.0模型图

1.2 V5.5与V6.0的对比

• 减少操作：使用SPPF()代替原本的SPP()

• 更好的导出性：将Focus()替换为一个等效的Conv(k=6,s=2,p=2)

• 提高速度：将backbone中的 P3 中的 C3() 从重复次数从9减少为6

• 更新超参数：增加了 mixup 和 copy-paste 的数据增强

• 在最后一个C3() 主干层重新引入 shortcut

• 数据增强部分：增加了混合和复制粘贴增强

1.3 名词解释

（1）输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练。

（2）BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock

（3）Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构

1.4 v6.0的更新内容

• v6.0 修复了 上一个版本yolov5 v5.0的错误，以及合并了许多新功能；

• 带来架构调整，还引入了新的模型 P5 和 P6 的纳米版模型：YOLOv5n 和 YOLOv5n6。

• Nano模型保持 YOLOv5s de 深度的0.33倍，将YOLOv5s 的宽度倍数从 0.50减少到0.25，从而减少了约75%的参数，从7.5M 到1.9M，非常适合移动端和CPU解决方案。

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