1. yolov5网络架构与组件

1.1 网络可视化工具 netron

在线版本:浏览器中输入链接: https://lutzroeder.github.io/netron/
netron官方的Github链接:https://github.com/lutzroeder/netron

1.2 不同模型的配置

1.3 Focus 模块

一个小实验：

Focus()模块是为减少错误和提高速度而设计的，而不是提高精度。

1.4 CSPNet 跨阶段局部网络

1.5 SPP 空间金字塔池化

在CSP上添加SPP块，因为它显着地增加了接收字段，分离出了最重要的内容，几乎没有降低网络的操作速度。

1.6 PANet 路径聚合网络

2. 损失函数

2.1 类别预测

2.2 边界框回归

2.3 回顾IoU

2.4 IoU推广——GIoU loss

C 框是包围A、B的最小的框

2.5 IoU推广——DIoU loss

蓝色为对角线，两框中心点的距离为d

在IoU和GIoU一样的情况下，DIoU还有变化。

2.6 IoU推广——CIoU loss

优化的偏导数

2.7 总结

还有CIoU等等，大家感兴趣可以自己了解。

DIoU波动稳定，对不同值的适应能力比较强；实验比较G&C：CIoU的表现比较好,YOLOv5默认用CIoU计算Loss

3. YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略

3.1 回顾：目标框PASCAL VOC标注格式

左上角为坐标原点

3.2 标记文件

图右框住的部分可以看出，框的宽高等做了归一化；两种标记文件是可以转换的

一个例子

3.3 目标框回归

蓝色是预测框，虚线是先验框（anchor）

两个模型的计算方式出现了改变；原始的yolo / darknet框方程式存在严重缺陷。宽度和高度完全不受限制，它可能导致失控的梯度、不稳定、NaN损失并最终完全失去训练。

对于yolov5，确保通过sigmoid所有模型输出来修补此错误，同时还要确保中心点保持不变1=fcn (0) ,因此模型的标称零输出将导致使用标称锚框大小（即预先设置的锚框）。当前的方程式将锚点的倍数从最小0限制为最大4（这个地方的解释：sigmoid函数取值[0,1]，因此其平方乘以2 的取值范围就是[0,4]），并且锚框-目标匹配也已更新为基于宽度-高度倍数，标称上限阈值超参数为4.0。

3.4 YOLOv5跨网格匹配策略

4. YOLOv5 训练技巧

4.1 训练预热warmup

刚开始训练时，模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率，可能带来模型的不稳定（振荡)。选择warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps内学习率较小，在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定，等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练，使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XNOeFks2-1681870777889)(C:/Users/dell/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20230411134042225.png)]

0-30个epoches的warmup，学习率从很小增加很快，第三张图是不同的预热策略。

例子：余弦退火调整学习率。

4.2 自动计算锚框

Anchor给出了目标宽高的初始值，需要回归的是目标真实宽高与初始宽高的偏移量，而不使用anchor的做法需要回归宽高的绝对量。
Autoanchor only runs when the best possible recall (BPR，最大可能召回率) is under threshold；在yolov5中，BPR小于98%就会自动计算锚框。

也可以自己禁用这一功能，自动计算的锚框信息会保存在模型的权重文件中。

4.3 超参数进化

在yolov5中采用类似GA遗传算法来进行优化，但yolov5无交配这一操作。

4.4 自动混合精度训练

如何使用呢？

4.5 断点续训 !!!

4.6 多GPU训练

推荐的模式：

4.7 并行数据加载

多线程加载数据从而加快速度，最下面的是并行流水线加载

DDP模式

可以在github上看详细命令和介绍 点击跳转