目录

• 1.YOLOv5算法简介
• 2.原始YOLOv5模型
• 3.增加小目标检测层
• 总结

小目标检测一直以来是CV领域的难点之一，那么，YOLOv5该如何增加小目标检测层呢？

YOLOv5代码修改————针对微小目标检测

1.YOLOv5算法简介

YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：

(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。

(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。

(3) Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。

检测框架：

2.原始YOLOv5模型

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

若输入图像尺寸=640X640，

# P3/8 对应的检测特征图大小为80X80，用于检测大小在8X8以上的目标。

# P4/16对应的检测特征图大小为40X40，用于检测大小在16X16以上的目标。

# P5/32对应的检测特征图大小为20X20，用于检测大小在32X32以上的目标。

3.增加小目标检测层

# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [5,6, 8,14, 15,11]  #4
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],   #160*160
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],  #80*80
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]], #40*40
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9   20*20
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  #20*20
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #40*40
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4  40*40
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13     40*40

   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #40*40
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3   80*80
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 17 (P3/8-small)  80*80

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #18  80*80
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #19  160*160
   [[-1, 2], 1, Concat, [1]], #20 cat backbone p2  160*160
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #21 160*160

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  #22   80*80
   [[-1, 18], 1, Concat, [1]], #23 80*80
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #24 80*80

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #25  40*40
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # 26  cat head P4  40*40
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 27 (P4/16-medium) 40*40

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  #28  20*20
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  #29 cat head P5  #20*20
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 30 (P5/32-large)  20*20

   [[21, 24, 27, 30], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(p2, P3, P4, P5)
  ]
 

# 新增加160X160的检测特征图，用于检测4X4以上的目标。

改进后，虽然计算量和检测速度有所增加，但对小目标的检测精度有明显改善。

总结

到此这篇关于YOLOv5改进系列之增加小目标检测层的文章就介绍到这了,更多相关YOLOv5增加小目标检测层内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！