一、背景
物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在人工智能领域有广泛应用。Yolov5是一种基于深度学习的物体检测方法，具有高效、高精度等特点。其中，Yolov5s相对来说计算量较小、速度较快。本文就将分析Yolov5s的网络结构和部件组成，以此来深入了解提高物体检测准确性和速度的技术手段。
二、Yolov5s网络结构与组成部件
Yolov5s是基于深度卷积神经网络（DCNN）的物体检测算法，其网络结构由一串卷积层和一些附加的辅助层组成。相对于传统的RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和SSD等物体检测算法，Yolov5s具有如下优点：
1. 高效
由于采用了一些基于新型卷积模块的加速技术，如CSP（Cross Stage Partial）模块，Yolov5s相较于传统的物体检测算法速度更快、计算量更小。
2. 准确性高
Yolov5s的backbone使用了较为新颖的SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块。相较于其他物体检测算法中的backbone（如ResNet、DarkNet等），SPP可以将多种大小的特征图组合在一起，生成一个全局的特征描述，因此对于小物体、遮挡、光照等问题有较强的鲁棒性。此外，Yolov5s还使用了多尺度训练的方法，针对不同尺度的物体，进行了适当的处理，提高了分类和定位的准确性。
3. 网络结构清晰
Yolov5s的网络结构非常清晰，模块化程度较高，便于调整和设计相应模型。此外，Yolov5s中还有许多较为新颖的卷积模型，如CSP模块等，可以为后续的模型设计提供参考。
下面我们将详细介绍Yolov5s的网络结构和组成部件。
1. Backbone
Yolov5s的backbone使用了较为新颖的SPP模块，这是一个空间金字塔池化模块，可以将多个不同大小的特征图进行组合，生成全局的特征描述。SPP的含义是空间金字塔池化，其主要思想是在不影响特征图大小的情况下，对各个尺度的特征图进行最大值池化，得到固定维度的全局特征描述，这使得网络在特征提取方面更具有鲁棒性。SPP模块的通道数量是其入口的四倍。此外，为了提高感受野，backbone还使用了一段空洞卷积层。
class SpatialPyramidPooling(Module):
def __init__(self, pool_sizes=(5, 9, 13)):
super().__init__()
self.max_concats, self.pools = len(pool_sizes) + 1, nn.ModuleList()
for p in pool_sizes:
self.pools.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=p, stride=1, padding=p // 2))
self.pools.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=1, stride=1))
def forward(self, x):
outs = [x]
for p in self.pools:
outs.append(F.interpolate(p(x), size=x.shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=False))
return torch.cat(outs, dim=1)
2. Head
Yolov5s的Head主要包含三个部分：FPN、PAN和YOLO Detection层。其中，FPN是一种特征金字塔网络模型，负责提取特征图中的更加抽象的特征，以便更好地进行目标分类和检测。PAN（Path Aggregation Network）是一种路径聚合模型，主要用于调整不同特征金字塔之间的大小和通道数，使其能够适应不同大小的目标检测。而YOLO Detection层是一个检测层，主要是负责计算边界框的坐标值、置信度以及类别概率值。具体来说，YOLO Detection层通过三个卷积层来对特征图进行处理，即先进行1x1卷积，再进行3x3卷积，最后返回坐标值、置信度和类别概率值等相关信息。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc, anchors, stride=32):
super(Detect, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors per layer
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2))
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in [512, 256, 256]) # three conv layers
def forward(self, x):
z = []
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return torch.cat(z, 1)
3. Neck
Yolov5s的Neck是一个由CSP模块、SPP模块和PAN模块附加而来的部分，其主要功能是信息的优化和整合。CSP模块是一种含多层卷积的模块化架构，其主要思想是将相邻卷积层的通道数量分成两部分进行计算，增加了模型的复杂性，但也保证了模型的稳定性。SPP模块已经在Backbone中介绍了，不再赘述。PAN模块主要是针对高层次和低层次的特征图之间的边界问题，采用了双线性插值和上/下采样来调整特征图的size。
class SPP(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
super(SPP, self).__init__()
c_ = c2 // 2 # hidden channels
self.cv1 = BasicBlock(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = BasicBlock(c_ * (2 + len(k)), c2, 1, 1)
self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])
def forward(self, x):
y = torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1)
return self.cv2(self.cv1(y))
4. 总网络结构示意图
下图是Yolov5s的总网络结构示意图，可以清晰地看到其各个部分的层数和组成方式。
三、总结
本文对Yolov5s网络结构进行了详细的解析，从多个方面分析了其优点和组成部件，有助于读者了解现代物体检测算法和深度学习技术的发展现状。由于Yolov5s具有高效、高速、高准确性等特点，未来还将有更广泛的应用和研究空间。
