• 问答
  • 技术
  • 实践
  • 资源
深入浅出 Yolo 系列之 Yolov5 核心基础知识完整讲解
技术讨论

作者丨江大白@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380
编辑丨极市平台

大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》

Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理,但Yolov4后不久,又出现了Yolov5,虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比,但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。

很多人考虑到Yolov5创新性不足,对算法是否能够进化,称得上Yolov5而议论纷纷。

但既然称之为Yolov5,也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5的网络结构和Yolov3Yolov4相比,不好可视化,导致很多同学看Yolov5看的云里雾里。

因此本文,大白主要对Yolov5四种网络结构的各个细节做一个深入浅出的分析总结,和大家一些探讨学习。

版权申明:本文包含图片,都为大白使用PPT所绘制的,如需网络结构高清图模型权重,可点击查看下载

本文目录

1 Yolov5 四种网络模型
1.1 Yolov5网络结构图
1.2 网络结构可视化
1.2.1 Yolov5s网络结构
1.2.2 Yolov5m网络结构
1.2.3 Yolov5l网络结构
1.2.4 Yolov5x网络结构
2 核心基础内容
2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图
2.2 Yolov5核心基础内容
2.2.1 输入端
2.2.2 Backbone
2.2.3 Neck
2.2.4 输出端
2.3 Yolov5四种网络结构的不同点
2.3.1 四种结构的参数
2.3.2 Yolov5网络结构
2.3.3 Yolov5四种网络的深度
2.3.4 Yolov5四种网络的宽度
3 Yolov5相关论文及代码
4 小目标分割检测
5 后语

1 Yolov5四种网络模型

Yolov5官方代码中,给出的目标检测网络中一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

学习一个新的算法,最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。

但比较尴尬的是,Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式,和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。

因此无法用netron工具直接可视化的查看网络结构,造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。

比如下载了Yolov5的四个pt格式的权重模型:

大白在《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础完整讲解》中讲到,可以使用netron工具打开网络模型。

但因为netron对pt格式的文件兼容性并不好,直接使用netron工具打开,会发现,根本无法显示全部网络。

因此可以采用pt->onnx->netron的折中方式,先使用Yolov5代码中models/export.py脚本将pt文件转换为onnx格式,再用netron工具打开,这样就可以看全网络的整体架构了。

如果有同学对netron工具还不是很熟悉,这里还是放上安装netron工具的详解,如果需要安装,可以移步大白的另一篇文章:《网络可视化工具netron详细安装流程》

如需下载Yolov5整体的4个网络pt文件及onnx文件,也可点击链接查看下载,便于直观的学习。

1.1 Yolov5网络结构图

安装好netron工具,就可以可视化的打开Yolov5的网络结构。

这里大白也和之前讲解Yolov3&Yolov4同样的方式,绘制了Yolov5s整体的网络结构图,配合netron的可视化网络结构查看,脑海中的架构会更加清晰。

本文也会以Yolov5s的网络结构为主线,讲解与其他三个模型(Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x)的不同点,让大家对于Yolov5有一个深入浅出的了解。

1.2 网络结构可视化

将四种模型pt文件的转换成对应的onnx文件后,即可使用netron工具查看。
但是,有些同学可能不方便,使用脚本转换查看。
因此,大白也上传了每个网络结构图的图片,也可以直接点击查看。
虽然没有netron工具更直观,但是也可以学习了解。

1.2.1 Yolov5s网络结构

Yolov5s网络是Yolov5系列中深度最小,特征图的宽度最小的网络。后面的3种都是在此基础上不断加深,不断加宽。

上图绘制出的网络结构图也是Yolov5s的结构,大家也可直接点击查看,Yolov5s的网络结构可视化的图片。

1.2.2 Yolov5m网络结构

此处也放上netron打开的Yolov5m网络结构可视图,点击即可查看,后面第二版块会详细说明不同模型的不同点。

1.2.3 Yolov5l网络结构

此处也放上netronx打开的Yolov5l网络结构可视图,点击即可查看

1.2.4 Yolov5x网络结构

此处也放上netronx打开的Yolov5x网络结构可视图,点击即可查看

2 核心基础内容

2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图

2.1.1 Yolov3网络结构图

Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构,分为输入端、Backbone、Neck和Prediction四个部分。

大白在之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中讲了很多,这里不多说,还是放上绘制的Yolov3的网络结构图

2.1.2 Yolov4网络结构图

Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。
比如输入端采用mosaic数据增强,
Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式,
Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构,
输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。

因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。

2.2 Yolov5核心基础内容

Yolov5的结构和Yolov4很相似,但也有一些不同,大白还是按照从整体到细节的方式,对每个板块进行讲解。

上图即Yolov5的网络结构图,可以看出,还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。

大家可能对Yolov3比较熟悉,因此大白列举它和Yolov3的一些主要的不同点,并和Yolov4进行比较。

**(1)输入端:**Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放
**(2)Backbone:**Focus结构,CSP结构
**(3)Neck:**FPN+PAN结构
**(4)Prediction:**GIOU_Loss

下面丢上Yolov5作者的算法性能测试图:

Yolov5作者也是在COCO数据集上进行的测试,大白在之前的文章讲过,COCO数据集的小目标占比,因此最终的四种网络结构,性能上来说各有千秋。

Yolov5s网络最小,速度最少,AP精度也最低。但如果检测的以大目标为主,追求速度,倒也是个不错的选择。

其他的三种网络,在此基础上,不断加深加宽网络,AP精度也不断提升,但速度的消耗也在不断增加。

2.2.1 输入端

(1)Mosaic数据增强

Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。

Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放随机裁剪随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。

Mosaic数据增强的内容在之前《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》文章中写的很详细,详情可以查看之前的内容。

(2) 自适应锚框计算

在Yolo算法中,针对不同的数据集,都会有初始设定长宽的锚框

在网络训练中,网络在初始锚框的基础上输出预测框,进而和真实框groundtruth进行比对,计算两者差距,再反向更新,迭代网络参数

因此初始锚框也是比较重要的一部分,比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框:

在Yolov3、Yolov4中,训练不同的数据集时,计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。

但Yolov5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。

当然,如果觉得计算的锚框效果不是很好,也可以在代码中将自动计算锚框功能关闭

控制的代码即train.py中上面一行代码,设置成False,每次训练时,不会自动计算。

(3)自适应图片缩放

在常用的目标检测算法中,不同的图片长宽都不相同,因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸,再送入检测网络中。

比如Yolo算法中常用416*416,608*608等尺寸,比如对下面800*600的图像进行缩放。

Yolov5代码中对此进行了改进,也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。

作者认为,在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同,因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。

因此在Yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最少的黑边

图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。

这种方式在之前github上Yolov3中也进行了讨论:https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/232

在讨论中,通过这种简单的改进,推理速度得到了37%的提升,可以说效果很明显。

但是有的同学可能会有大大的问号??如何进行计算的呢?大白按照Yolov5中的思路详细的讲解一下,在datasets.py的letterbox函数中也有详细的代码。

第一步:计算缩放比例

原始缩放尺寸是416*416,都除以原始图像的尺寸后,可以得到0.52,和0.69两个缩放系数,选择小的缩放系数。

第二步:计算缩放后的尺寸

原始图片的长宽都乘以最小的缩放系数0.52,宽变成了416,而高变成了312。

第三步:计算黑边填充数值

将416-312=104,得到原本需要填充的高度。再采用numpy中np.mod取余数的方式,得到40个像素,再除以2,即得到图片高度两端需要填充的数值。

此外,需要注意的是:

a.这里大白填充的是黑色,即(0,0,0),而Yolov5中填充的是灰色,即(114,114,114),都是一样的效果。

b.训练时没有采用缩减黑边的方式,还是采用传统填充的方式,即缩放到416*416大小。只是在测试,使用模型推理时,才采用缩减黑边的方式,提高目标检测,推理的速度。

2.2.2 Backbone

(1)Focus结构

Focus结构,在Yolov3&Yolov4中并没有这个结构,其中比较关键是切片操作。

比如右图的切片示意图,4*4*3的图像切片后变成2*2*12的特征图。

以Yolov5s的结构为例,原始608*608*3的图像输入Focus结构,采用切片操作,先变成304*304*12的特征图,再经过一次32个卷积核的卷积操作,最终变成304*304*32的特征图。

需要注意的是:Yolov5s的Focus结构最后使用了32个卷积核,而其他三种结构,使用的数量有所增加,先注意下,后面会讲解到四种结构的不同点。

(2)CSP结构

Yolov4网络结构中,借鉴了CSPNet的设计思路,在主干网络中设计了CSP结构。

Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov4中只有主干网络使用了CSP结构。

而Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。

这里关于CSPNet的内容,也可以查看大白之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础完整讲解》

2.2.3 Neck

Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样,都采用FPN+PAN的结构,但在Yolov5刚出来时,只使用了FPN结构,后面才增加了PAN结构,此外网络中其他部分也进行了调整。

因此,大白在Yolov5刚提出时,画的很多结构图,又都重新进行了调整。

这里关于FPN+PAN的结构,大白在《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中,讲的很多,大家应该都有理解。

但如上面CSPNet结构中讲到,Yolov5和Yolov4的不同点在于,

Yolov4的Neck结构中,采用的都是普通的卷积操作。而Yolov5的Neck结构中,采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构,加强网络特征融合的能力。

2.2.4 输出端

(1)Bounding box损失函数

《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中,大白详细的讲解了IOU_Loss,以及进化版的GIOU_Loss,DIOU_Loss,以及CIOU_Loss。

Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。

而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失。

(2)nms非极大值抑制

在目标检测的后处理过程中,针对很多目标框的筛选,通常需要nms操作。

因为CIOU_Loss中包含影响因子v,涉及groudtruth的信息,而测试推理时,是没有groundtruth的。

所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式,而Yolov5中采用加权nms的方式。

可以看出,采用DIOU_nms,下方中间箭头的黄色部分,原本被遮挡的摩托车也可以检出。

大白在项目中,也采用了DIOU_nms的方式,在同样的参数情况下,将nms中IOU修改成DIOU_nms。对于一些遮挡重叠的目标,确实会有一些改进。

比如下面黄色箭头部分,原本两个人重叠的部分,在参数和普通的IOU_nms一致的情况下,修改成DIOU_nms,可以将两个目标检出。

虽然大多数状态下效果差不多,但在不增加计算成本的情况下,有稍微的改进也是好的。

2.3 Yolov5四种网络结构的不同点

Yolov5代码中的四种网络,和之前的Yolov3,Yolov4中的cfg文件不同,都是以yaml的形式来呈现。

而且四个文件的内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiplewidth_multiple两个参数不同,很多同学看的一脸懵逼,不知道只通过两个参数是如何控制四种结构的?

2.3.1 四种结构的参数

大白先取出Yolov5代码中,每个网络结构的两个参数:

(1)Yolov5s.yaml

(2)Yolov5m.yaml

(3)Yolov5l.yaml

(4)Yolov5x.yaml

四种结构就是通过上面的两个参数,来进行控制网络的深度宽度。其中depth_multiple控制网络的深度width_multiple控制网络的宽度

2.3.2 Yolov5网络结构

四种结构的yaml文件中,下方的网络架构代码都是一样的。

为了便于讲解,大白将其中的Backbone部分提取出来,讲解如何控制网络的宽度和深度,yaml文件中的Head部分也是同样的原理。

在对网络结构进行解析时,yolo.py中下方的这一行代码将四种结构的depth_multiplewidth_multiple提取出,赋值给gd,gw。后面主要对这gd,gw这两个参数进行讲解。

下面再细致的剖析下,看是如何控制每种结构,深度和宽度的。

2.3.3 Yolov5四种网络的深度

(1)不同网络的深度

在上图中,大白画了两种CSP结构,CSP1和CSP2,其中CSP1结构主要应用于Backbone中,CSP2结构主要应用于Neck中。

需要注意的是,四种网络结构中每个CSP结构的深度都是不同的。

a.以yolov5s为例,第一个CSP1中,使用了1个残差组件,因此是CSP1_1。而在Yolov5m中,则增加了网络的深度,在第一个CSP1中,使用了2个残差组件,因此是CSP1_2

而Yolov5l中,同样的位置,则使用了3个残差组件,Yolov5x中,使用了4个残差组件

其余的第二个CSP1和第三个CSP1也是同样的原理。

b.在第二种CSP2结构中也是同样的方式,以第一个CSP2结构为例,Yolov5s组件中使用了2*1=2组卷积,因此是CSP2_1

而Yolov5m中使用了2,Yolov5l中使用了3,Yolov5x中使用了4组。

其他的四个CSP2结构,也是同理。

Yolov5中,网络的不断加深,也在不断增加网络特征提取特征融合的能力。

(2)控制深度的代码

控制四种网络结构的核心代码是yolo.py中下面的代码,存在两个变量,n和gd

我们再将n和gd带入计算,看每种网络的变化结果。

(3)验证控制深度的有效性

我们选择最小的yolov5s.yaml和中间的yolov5l.yaml两个网络结构,将**gd(height_multiple)**系数带入,看是否正确。

a. yolov5x.yaml

其中height_multiple=0.33,即gd=0.33,而n则由上面红色框中的信息获得。

以上面网络框图中的第一个CSP1为例,即上面的第一个红色框。n等于第二个数值3。

gd=0.33,带入(2)中的计算代码,结果n=1。因此第一个CSP1结构内只有1个残差组件,即CSP1_1。

第二个CSP1结构中,n等于第二个数值9,而gd=0.33,带入(2)中计算,结果n=3,因此第二个CSP1结构中有3个残差组件,即CSP1_3。

第三个CSP1结构也是同理,这里不多说。

b. yolov5l.xml

其中height_multiple=1,即gd=1

和上面的计算方式相同,第一个CSP1结构中,n=1,带入代码中,结果n=3,因此为CSP1_3。

下面第二个CSP1和第三个CSP1结构都是同样的原理。

2.3.4 Yolov5四种网络的宽度

(1)不同网络的宽度:

如上图表格中所示,四种yolov5结构在不同阶段的卷积核的数量都是不一样的,因此也直接影响卷积后特征图的第三维度,即厚度,大白这里表示为网络的宽度

a.以Yolov5s结构为例,第一个Focus结构中,最后卷积操作时,卷积核的数量是32个,因此经过Focus结构,特征图的大小变成304*304*32

而yolov5m的Focus结构中的卷积操作使用了48个卷积核,因此Focus结构后的特征图变成304*304*48。yolov5l,yolov5x也是同样的原理。

b. 第二个卷积操作时,yolov5s使用了64个卷积核,因此得到的特征图是152*152*64。而yolov5m使用96个特征图,因此得到的特征图是152*152*96。yolov5l,yolov5x也是同理。

c. 后面三个卷积下采样操作也是同样的原理,这样大白不过多讲解。

四种不同结构的卷积核的数量不同,这也直接影响网络中,比如CSP1,CSP2等结构,以及各个普通卷积,卷积操作时的卷积核数量也同步在调整,影响整体网络的计算量。

大家最好可以将结构图和前面第一部分四个网络的特征图链接,对应查看,思路会更加清晰。

当然卷积核的数量越多,特征图的厚度,即宽度越宽,网络提取特征的学习能力也越强

(2)控制宽度的代码

在yolov5的代码中,控制宽度的核心代码是yolo.py文件里面的这一行:

它所调用的子函数make_divisible的功能是:

(3)验证控制宽度的有效性

我们还是选择最小的yolov5s中间的yolov5l两个网络结构,将width_multiple系数带入,看是否正确。

a. yolov5x.yaml

其中width_multiple=0.5,即gw=0.5

以第一个卷积下采样为例,即Focus结构中下面的卷积操作。

按照上面Backbone的信息,我们知道Focus中,标准的c2=64,而gw=0.5,代入(2)中的计算公式,最后的结果=32。即Yolov5s的Focus结构中,卷积下采样操作的卷积核数量为32个。

再计算后面的第二个卷积下采样操作,标准c2的值=128,gw=0.5,代入(2)中公式,最后的结果=64,也是正确的。

b. yolov5l.yaml

其中width_multiple=1,即gw=1,而标准的c2=64,代入上面(2)的计算公式中,可以得到Yolov5l的Focus结构中,卷积下采样操作的卷积核的数量为64个,而第二个卷积下采样的卷积核数量是128个。

另外的三个卷积下采样操作,以及yolov5m,yolov5x结构也是同样的计算方式,大白这里不过多解释。

3 Yolov5相关论文及代码

3.1 代码

Yolov5的作者并没有发表论文,因此只能从代码角度进行分析。

Yolov5代码:https://github.com/ultralytics/yolov5

大家可以根据网页的说明,下载训练,及测试,流程还是比较简单的。

3.2 相关论文

另外一篇论文,PP-Yolo,在Yolov3的原理上,采用了很多的tricks调参方式,也挺有意思。

感兴趣的话可以参照另一个博主的文章:点击查看

4 小目标分割检测

目标检测发展很快,但对于小目标的检测还是有一定的瓶颈,特别是大分辨率图像小目标检测。比如7920*2160,甚至16000*16000的图像。

图像的分辨率很大,但又有很多小的目标需要检测。但是如果直接输入检测网络,比如yolov3,检出效果并不好。

主要原因是:

(1)小目标尺寸

以网络的输入608*608为例,yolov3、yolov4,yolov5中下采样都使用了5次,因此最后的特征图大小是19*19,38*38,76*76。

三个特征图中,最大的76*76负责检测小目标,而对应到608*608上,每格特征图的感受野是608/76=8*8大小。

再将608*608对应到7680*2160上,以最长边7680为例,7680/608*8=101。

即如果原始图像中目标的宽或高小于101像素,网络很难学习到目标的特征信息。

(PS:这里忽略多尺度训练的因素及增加网络检测分支的情况)

(2)高分辨率

而在很多遥感图像中,长宽比的分辨率比7680*2160更大,比如上面的16000*16000,如果采用直接输入原图的方式,很多小目标都无法检测出。

(3)显卡爆炸

很多图像分辨率很大,如果简单的进行下采样,下采样的倍数太大,容易丢失数据信息。

但是倍数太小,网络前向传播需要在内存中保存大量的特征图,极大耗尽GPU资源,很容易发生显存爆炸,无法正常的训练及推理。

因此可以借鉴2018年YOLT算法的方式,改变一下思维,对大分辨率图片先进行分割,变成一张张小图,再进行检测。

需要注意的是:

为了避免两张小图之间,一些目标正好被分割截断,所以两个小图之间设置overlap重叠区域,比如分割的小图是960*960像素大小,则overlap可以设置为960*20%=192像素。

每个小图检测完成后,再将所有的框放到大图上,对大图整体做一次nms操作,将重叠区域的很多重复框去除。

这样操作,可以将很多小目标检出,比如16000*16000像素的遥感图像。

无人机视角下,也有很多小的目标。大白也进行了测试,效果还是不错的。

比如下图是将原始大图->416*416大小,直接使用目标检测网络输出的效果:

可以看到中间黄色框区域,很多汽车检测漏掉。

再使用分割的方式,将大图先分割成小图再对每个小图检测,可以看出中间区域很多的汽车都被检测出来:

不过这样的方式有优点也有缺点:

优点:

(1)准确性

分割后的小图,再输入目标检测网络中,对于最小目标像素的下限会大大降低。

比如分割成608*608大小,送入输入图像大小608*608的网络中,按照上面的计算方式,原始图片上,长宽大于8个像素的小目标都可以学习到特征。

(2)检测方式

在大分辨率图像,比如遥感图像,或者无人机图像,如果无需考虑实时性的检测,且对小目标检测也有需求的项目,可以尝试此种方式。

缺点:

(1)增加计算量

比如原本7680*2160的图像,如果使用直接大图检测的方式,一次即可检测完。

但采用分割的方式,切分成N张608*608大小的图像,再进行N次检测,会大大增加检测时间。

借鉴Yolov5的四种网络方式,我们可以采用尽量轻的网络,比如Yolov5s网络结构或者更轻的网络。

当然Yolov4和Yolov5的网络各有优势,我们也可以借鉴Yolov5的设计方式,对Yolov4进行轻量化改造,或者进行剪枝

5 后语

综合而言,在实际测试中,Yolov4的准确性有不错的优势,但Yolov5的多种网络结构使用起来更加灵活,我们可以根据不同的项目需求,取长补短,发挥不同检测网络的优势。

希望在人工智能的道路上,和大家共同进步

  • 0
  • 0
  • 3243
收藏
暂无评论
chengzi

阿里巴巴

  • 62

    关注
  • 205

    获赞
  • 15

    精选文章
近期动态
  • 目标跟踪
文章专栏
  • 目标跟踪分享