简介
基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的目标检测模型研究可按检测阶段分为两类，一 类 是 基 于 候 选 框
的 两 阶 段 检 测 ， R-CNN 、 Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN都是基于
目标候选框的两阶段检测方法；另一类是基于免候选框的单阶段检测，SSD、YOLO系列都是典型的基于回归思想的单阶段检测方法。
YOLOv5 目标检测模型 2020年由Ultralytics发布的YOLOv5在网络轻量化 上贡献明显，检测速度更快也更加易于部署。与之前
版本不同，YOLOv5 实现了网络架构的系列化，分别 是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、
YOLOv5x。这5种模型的结构相似，通过改变宽度倍 数(Depth multiple)来改变卷积过程中卷积核的数量， 通 过 改 变 深 度 倍 数
(Width multiple) 来 改 变 BottleneckC3(带3个CBS模块的BottleneckCSP结构)中
C3的数量，从而实现不同网络深度和不同网络宽度之 间的组合，达到精度与效率的平衡。YOLOv5各版本性能如图所示：
模型结构图如下：
YOLOv5s 模型算法流程和原理
YOLOv5s模型主要算法工作流程原理：
(1) 原始图像输入部分加入了图像填充、自适应 锚框计算、Mosaic数据增强来对数据进行处理增加了 检测的辨识度和准确度。
(2) 主干网络中采用Focus结构和CSP1_X (X个残差结构) 结构进行特征提取。在特征生成部分， 使用基于SPP优化后的SPPF结构来完成。
(3) 颈部层应用路径聚合网络和CSP2_X进行特征融合。
(4) 使用GIOU_Loss作为损失函数。
关键代码：