YOLOV5+源码详细解读资源合集

yolov5代码详解 YOLOv5是⼀种单阶段⽬标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了⼀些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极⼤的性能提升。 主要的改进思路如下所⽰： 输⼊端：在模型训练阶段，提出了⼀些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、⾃适应锚框计算、⾃适应图⽚缩放； 基准⽹络：融合其它检测算法中的⼀些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck⽹络：⽬标检测⽹络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插⼊⼀些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。