yolo5的改进策略

内容

1、Data Augmentation

2、Auto Learning Bounding Box Anchors-自适应锚定框

3、Backbone-跨阶段局部网络(CSP，Cross Stage Partial Networks)

4、Neck-路径聚合网络(PANET)

5、Head-YOLO 通用检测层

6、Network Architecture

7、Activation Function

8、Optimization Function

9、Cost Function

Summary

写在最后：

yolo5代码测试请查看：https://blog.csdn.net/l641208111/article/details/109249075

YOLO V5的作者并没有发表论文,对yolo5分析只能从源码进行分析；相比于yolo4，yolo5在原理性方法没有太多改进，

但是在速度与模型大小上比yolo4有较大提升，可以认为是通过模型裁剪后的工程化应用（即推理速度和准确率增加、模型尺寸减小）。

从以下几个方面说明yolo5的改进之处：

• Data Augmentation
• Auto Learning Bounding Box Anchors
• Backbone
• Neck
• Head
• Network Architecture
• Activation Function
• Optimization Function
• Benchmarks

1、Data Augmentation

YOLO V4使用了多种数据增强技术的组合，对于单一图片，使用了几何畸变，光照畸图像，遮挡(Random Erase，Cutout，Hide and Seek，Grid Mask ，MixUp)技术，对于多图组合，作者混合使用了CutMix与Mosaic技术。除此之外，作者还使用了Self-Adversarial Training (SAT)来进行数据增强。

YOLOV5会通过数据加载器传递每一批训练数据，并同时增强训练数据。数据加载器进行三种数据增强：缩放，色彩空间调整和马赛克增强。据悉YOLO V5的作者Glen Jocher正是Mosaic Augmentation的创造者，故认为YOLO V4性能巨大提升很大程度是马赛克数据增强的功劳，也许你不服，但他在YOLO V4出来后的仅仅两个月便推出YOLO V5，不可否认的是马赛克数据增强确实能有效解决模型训练中最头疼的“小对象问题”，即小对象不如大对象那样准确地被检测到。

2、Auto Learning Bounding Box Anchors-自适应锚定框

yolo3中的锚框是预先利用kmeans定义好的，yolo4沿用了yolo3；

yolo5锚定框是基于训练数据自动学习的。个人认为算不上是创新点，只是手动改代码改为自动运行。

对于COCO数据集来说，YOLO V5 的配置文件*.yaml 中已经预设了640×640图像大小下锚定框的尺寸：

# anchors
anchors:
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
​

对于自定义数据集来说，由于目标识别框架往往需要缩放原始图片尺寸，并且数据集中目标对象的大小可能也与COCO数据集不同，因此YOLO V5会重新自动学习锚定框的尺寸。

3、Backbone-跨阶段局部网络(CSP，Cross Stage Partial Networks)

YOLO V5和V4都使用CSPDarknet作为Backbone从输入图像中提取丰富的信息特征。CSPNet解决了其他大型卷积神经网络框架Backbone中网络优化的梯度信息重复问题，具体做法是：将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，减少了模型的参数量和FLOPS数值，既保证了推理速度和准确率，又减小了模型尺寸。

CSPNe思想源于Densnet，复制基础层的特征映射图，通过dense block 发送副本到下一个阶段，从而将基础层的特征映射图分离出来。这样可以有效缓解梯度消失问题(通过非常深的网络很难去反推丢失信号) ，支持特征传播，鼓励网络重用特征，从而减少网络参数数量。CSPNet思想可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合，目前主要有CSPResNext50 and CSPDarknet53两种改造Backbone网络。

4、Neck-路径聚合网络(PANET)

YOLO V5和V4都使用PANET作为Neck来聚合特征。Neck主要用于生成特征金字塔，增强模型对于不同缩放尺度对象的检测，从而能够识别不同大小和尺度的同一个物体。

在PANET之前，一直使用FPN(特征金字塔)作为对象检测框架的特征聚合层，PANET在借鉴 Mask R-CNN 和 FPN 框架的基础上，加强了信息传播。

PANET基于 Mask R-CNN 和 FPN 框架，同时加强了信息传播。该网络的特征提取器采用了一种新的增强自下向上路径的 FPN 结构，改善了低层特征的传播。第三条通路的每个阶段都将前一阶段的特征映射作为输入，并用3×3卷积层处理它们。输出通过横向连接被添加到自上而下通路的同一阶段特征图中，这些特征图为下一阶段提供信息。同时使用自适应特征池化(Adaptive feature pooling)恢复每个候选区域和所有特征层次之间被破坏的信息路径，聚合每个特征层次上的每个候选区域，避免被任意分配。

5、Head-YOLO 通用检测层

模型Head主要用于最终检测部分,它在特征图上应用锚定框，并生成带有类概率、对象得分和包围框的最终输出向量。yolo5在通用检测层，与yolo3、yolo4相同。

最后三个特征图是不同缩放尺度的Head被用来检测不同大小的物体，每个Head一共(80个类 + 1个概率 + 4坐标) * 3锚定框，一共255个channels。

6、Network Architecture

yolo4和yolo5基本相同的网络架构，都使用CSPDarknet53（跨阶段局部网络）作为Backbone，并且使用了PANET（路径聚合网络）和SPP（空间金字塔池化）作为Neck，而且都使用YOLO V3的Head。YOLO V5 s，m，l，x四种模型的网络结构是一样的。原因是作者通过depth_multiple，width_multiple两个参数分别控制模型的深度以及卷积核的个数。

7、Activation Function

yolo5的作者使用了 Leaky ReLU 和 Sigmoid 激活函数。yolo5中中间/隐藏层使用了 Leaky ReLU 激活函数，最后的检测层使用了 Sigmoid 形激活函数。而YOLO V4使用Mish激活函数。

8、Optimization Function

YOLO V5的作者提供了两个优化函数Adam和SGD（默认），并都预设了与之匹配的训练超参数。

YOLO V4使用SGD。

YOLO V5的作者建议是，如果需要训练较小的自定义数据集，Adam是更合适的选择，尽管Adam的学习率通常比SGD低。但是如果训练大型数据集，对于YOLOV5来说SGD效果比Adam好。

实际上学术界上对于SGD和Adam哪个更好，一直没有统一的定论，取决于实际项目情况。

9、Cost Function

YOLO 系列的损失计算是基于 objectness score, class probability score,和 bounding box regression score.

YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失。

YOLO V5使用二进制交叉熵和 Logits 损失函数计算类概率和目标得分的损失。同时我们也可以使用fl _ gamma参数来激活Focal loss计算损失函数。

YOLO V4使用 CIOU Loss作为bounding box的损失，与其他提到的方法相比，CIOU带来了更快的收敛和更好的性能。

• 训练时间

YOLO V5的训练非常迅速，在训练速度上远超YOLO V4。对于Roboflow的自定义数据集，YOLO V4达到最大验证评估花了14个小时，而YOLO V5仅仅花了3.5个小时。

• 型号尺寸

V5x: 367MB，V5l: 192MB，V5m: 84MB，V5s: 27MB，YOLOV4: 245 MB

YOLO V5s 模型尺寸非常小，降低部署成本，有利于模型的快速部署。

• 推理时间

在单个图像（批大小为1）上，YOLOV4推断在22毫秒内，YOLOV5s推断在20毫秒内。而YOLOV5实现默认为批处理推理（批大小36），并将批处理时间除以批处理中的图像数量，单一图片的推理时间能够达到7ms，也就是140FPS，这是目前对象检测领域的State-of-the-art。我使用我训练的模型对10000张测试图片进行实时推理，YOLOV5s 的推理速度非常惊艳，每张图只需要7ms的推理时间，再加上20多兆的模型大小，在灵活性上堪称无敌。但是其实这对于YOLO V4并不公平，由于YOLO V4没有实现默认批处理推理，因此在对比上呈现劣势，接下来应该会有很多关于这两个对象检测框架在同一基准下的测试。其次YOLO V4最新推出了tiny版本，YOLO V5s 与V4 tiny 的性能速度对比还需要更多实例分析。

Summary

总的来说，YOLO V4 在性能上优于YOLO V5，但是在灵活性与速度上弱于YOLO V5。我个人觉得对于这些对象检测框架，特征融合层的性能非常重要，目前两者都是使用PANET，但是根据谷歌大脑的研究，BiFPN才是特征融合层的最佳选择。谁能整合这项技术，很有可能取得性能大幅超越。

尽管YOLO V5目前仍然计逊一筹，但是YOLO V5仍然具有以下显著的优点：

• 使用Pytorch框架，对用户非常友好，能够方便地训练自己的数据集，相对于YOLO V4采用的Darknet框架，Pytorch框架更容易投入生产
• 代码通俗易懂，集成了大量的计算机视觉技术，非常有利于学习和参考
• 不仅环境易于配置，模型训练也非常快，批量推理产生实时结果
• 能够直接对单个图像、批量图像、视频甚至网络摄像头端口输入执行有效推理
• 能够轻松的将Pytorch权重文件转化为安卓使用的ONXX格式，然后可以转换为OPENCV的使用格式，或者通过CoreML转化为IOS格式，直接部署到手机应用端
• 最后YOLO V5s高达140FPS的对象识别速度令人印象非常深刻，使用体验非常棒

写在最后：

其实很多人都觉得YOLO V4和YOLO V5实际上没有什么耳目一新创新，而是大量整合了计算机视觉领域的State-of-the-art，从而显著改善YOLO对象检测的性能。其实我觉得有的时候工程应用的能力同样也很重要，能有两个这么优秀的技术整合实例供我们免费使用和学习研究，已经不能奢求更多了，毕竟活雷锋还是少啊。先别管别人谁更强，自己能学到更多才是最重要的，毕竟讨论别人谁强，还不如自己强。

最后我想说的是，技术发展如此之快，最终谁会赢得最佳物体检测框架的称号，还不清楚，而我们正处于最好的时代，让我们学习并珍惜。

参考文献：https://www.zhihu.com/question/399884529