YOLOv5网络详解
前言
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文。之前翻阅该项目的issue时，发现有很多人问过这个问题，有兴趣的可以翻翻这个issue #1333。作者当时也有说准备在2021年的12月1号之前发表，并承诺如果到时候没有发表就吃掉自己的帽子。
(⊙o⊙)…，emmm，但这都2022年了，也不知道他的帽子是啥味儿。过了他承诺的发表期限后，很多人还去该issue下表示"关怀"，问啥时候吃帽子，下面这位大哥给我整笑了。
本来Glenn Jocher是准备要发表论文的，但至于为啥没发成作者并没有给出原因。我个人的猜测是自从YOLOv4发表后，有很多人想发这方面的文章，然后在YOLOv4上进行改动，改动过程中肯定有人把YOLOv5仓库里的一些技术拿去用了（YOLOv4论文4月出的，YOLOv5仓库5月就有了）。大家改完后发了一堆文章，那么YOLOv5的技术就被零零散散的发表到各个文章中去了。Glenn Jocher一看，这也太卷了吧，你们都把我技术写了，那我还写个锤子，直接撂挑子不干了。
当然以上都是我个人yy哈，回归正题，YOLOv5仓库是在2020-05-18创建的，到今天已经迭代了很多个大版本了，现在（2022-3-19）已经迭代到v6.1了。所以本篇博文讲的内容是针对v6.1的，大家阅读的时候注意看下版本号，不同的版本内容会略有不同。前几天我在YOLOv5项目中向作者提了一个issue #6998，主要是根据当前的源码做了一个简单的总结，然后想让作者帮忙看看总结的内容是否有误，根据作者的反馈应该是没啥问题的，所以今天就来谈谈我个人的见解。下表是当前(v6.1)官网贴出的关于不同大小模型以及输入尺度对应的mAP、推理速度、参数数量以及理论计算量FLOPs。
| Model | size (pixels) | mAPval 0.5:0.95 | mAPval 0.5 | Speed CPU b1 (ms) | Speed V100 b1 (ms) | Speed V100 b32 (ms) | params (M) | FLOPs @640 (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5n | 640 | 28.0 | 45.7 | 45 | 6.3 | 0.6 | 1.9 | 4.5 |
| YOLOv5s | 640 | 37.4 | 56.8 | 98 | 6.4 | 0.9 | 7.2 | 16.5 |
| YOLOv5m | 640 | 45.4 | 64.1 | 224 | 8.2 | 1.7 | 21.2 | 49.0 |
| YOLOv5l | 640 | 49.0 | 67.3 | 430 | 10.1 | 2.7 | 46.5 | 109.1 |
| YOLOv5x | 640 | 50.7 | 68.9 | 766 | 12.1 | 4.8 | 86.7 | 205.7 |
| YOLOv5n6 | 1280 | 36.0 | 54.4 | 153 | 8.1 | 2.1 | 3.2 | 4.6 |
| YOLOv5s6 | 1280 | 44.8 | 63.7 | 385 | 8.2 | 3.6 | 12.6 | 16.8 |
| YOLOv5m6 | 1280 | 51.3 | 69.3 | 887 | 11.1 | 6.8 | 35.7 | 50.0 |
| YOLOv5l6 | 1280 | 53.7 | 71.3 | 1784 | 15.8 | 10.5 | 76.8 | 111.4 |
| YOLOv5x6 + TTA |
1280 1536 |
55.0 55.8 |
72.7 72.7 |
3136 - |
26.2 - |
19.4 - |
140.7 - |
209.8 - |