YOLOV5算法解析与资源分享专题

yolov5算法是一种单阶段目标检测算法，相较于YOLOv4，它引入了一系列创新性的改进。在模型训练阶段，采用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图像缩放等策略。基准网络融合了其他检测算法中的Focus结构与CSP结构，而Neck网络则引入了FPN+PAN结构以优化目标检测性能。输出层的锚框机制保持与YOLOv4相同，但在训练时的损失函数GIOU_Loss和预测框筛选的DIOU_nms方面进行了改进。以下是对YOLOv5代码中这些关键特性的详细解读。GitHub链接：YOLOV5 Code Repository