网络结构图（简易版和详细版）

网络框架介绍

前言：

YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，

backbone，neck，head。

如上图所示，我们需要先理解三个模块：Conv，C3，SPPF，以便理解网络结构图。

关于这三个模块的解释放在文章末尾。

其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。

1.backbone

作用：提取特征

backbone（主干网络）通过一系列的卷积层和池化层对输入图像进行处理，逐渐降低特征图的尺寸同时增加通道数。这样做的目的是保留和提取图像中重要的特征。

经过backbone提取的特征图会传递给后续的特征金字塔网络（neck）和检测头（detection head）进行处理。

2.neck

neck（颈部）是backbone（主干网络）和detect（检测头）之间的网络模块。

作用：

在主干网络提取的特征基础上，进一步进行特征融合和上采样操作（Upsample），以提供更高级的语义信息和适应不同尺度图片的能力

更进一步讲，

在卷积神经网络中，先从浅层提取到图形特征，它们是简单的图形，语义性不够强；

再从深层提取到语义特征，语义性很强了，但却没了简单的图形。

而通过neck部分，就能实现浅层图形特征和深层语义特征的融合，（Concat就是在做这件事情）

归根到底还是为了目标检测能够更精细、准确！

以上这段话借用自记录yolov5目标检测算法学习（模型的框架学习）23/10/10_晴友读钟的博客-CSDN博客

3.head

作用：

对提取到的特征进行进一步处理，并生成最终的输出结果。

细讲一下head中作用的其中一个方面，

特征融合与转换：head可以将不同尺度的特征进行融合和转换，这有助于捕捉更高层的语义信息和上下文关系。

我们结合网络结构图，可以看到，head接收了来自深度为第17，20，23层的特征图，

特征图分辨率越来越低，感受野越来越大，虽然可以学习到更高级的语义信息，但也会丢失细节

为了能检测到不同大小的物体（大物体在大尺度的特征图上进行检测，小物体在小尺度的特征图上进行检测），于是设计了detect模块来实现。

知识点补充

1.什么是CNN？

CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，通过层层堆叠的卷积层、池化层和全连接层等组件来进行图像数据的特征提取和分类。

2.什么是Conv？

Conv（卷积层）通常是由卷积(Convolution)、批标准化(Batch Normalization)和激活函数(Activation)这三个模块组成的

特点：

每经过一个Conv，原特征图大小减一半。

作用：

特征提取和特征融合

Conv（卷积）层的通道有什么用？

增加卷积层的通道数可以提高网络的表达能力，使其更好地适应复杂的任务。

例如：在图像分类过程中，最初的卷积层可以捕捉到低级特征，如边缘和颜色，

然而随着网络模型的深度加深，输出特征图中的模式和结构也越来越复杂。

如果网络太浅或通道数不够，则可能无法捕捉到复杂的特征，从而影响分类性能

总结：增加通道数可以使网络更加灵活和强大

3.什么是C3？

C3模块图如上。C3之所以叫C3，是因为在这个模块中有三个卷积层（Conv）

解释：

可以看到左侧卷积提取了一半的feature（特征），什么也不干，

右侧卷积也提取了一半的feature，使其经过BottleNeck（有两种）处理后，

两个部分进行Concat（拼接），然后再经过一次卷积层

作用：

从不同维度去提取特征并融合

4.什么是SPPF？

了解SPPF前，我们先要知道SPP（Spatial Pyramid Pooling），中文为空间金字塔池化

而SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fusion）则是SPP的改进版。

什么是SPP？

在传统的CNN网络中，全连接层要求输入的特征图大小必须固定，但是图像中的物体大小和数量却是不确定的。因此，在使用全连接层之前，需要将所有的特征图resize到一个固定大小，这就会丢失掉部分信息（缺点）。

而SPP层可以通过金字塔池化的方式，在不同的尺度下进行池化操作，并将各个尺度的池化结果进行concat（拼接）作为输出，这样就可以在不改变特征图大小的情况下，得到一个固定长度的向量表示，从而解决了输入大小的问题。

作用：

特征提取和特征融合

优点：

SPP可以处理任意大小的输入特征图，因此可以避免特征图大小变化对模型的影响。

SPP是如何运作的？

1.输入图像：SPP层可以接受任意大小的输入图像。

2.特征提取网络：通常使用预训练好的卷积神经网络（CNN）来提取图像特征。

3.SPP：对于不同大小的输入图像，SPP层会自动根据其大小分别生成多个不同尺度的池化区域，在这里是13*13，9*9，5*5。然后在每个池化区域内执行最大池化操作，得到固定大小的特征向量。

4.Concat：将多个尺度的特征向量（即上一步的池化结果）进行拼接

SPPF在SPP上有何改进？

与SPP相比，SPPF的池化操作由并联变为串联，且池化区域大小不变。后面两次池化是在上一次的基础上进行的。提高了效率，原理此处不展开讲。

5.什么是语义信息？

通俗地讲，语义信息是指数据中所隐含的意义和信息。

在人类语言中，一句话由多个字词组成，每一个字词都有语义信息，我们通过分析每一个词的语义信息，就能推导出整句话的含义。

类似的，在计算机视觉中，一张图片由若干个像素组成，每一个像素都有其自身的颜色和位置信息，通过分析每一个像素的颜色和位置信息，就能推导出整张图片的含义

6.什么是图形特征？

关于这个概念，简单理解即可。

图形特征，就是一张图像所含有的特征

例如：形状，纹理，颜色，边缘等，这些都是图像的特征，统称图形特征

7.什么是上采样操作？

结构图中的Upsample就是常见的上采样操作。

作用：

上采样操作会将较低分辨率的特征图进行上采样，以恢复到与较高分辨率特征图相同的尺寸

说人话就是，把较小的输入图像恢复出较大的图像。

yolov5中的Upsample操作是为了让不同尺寸的图像拼接，特征融合

8.特征图尺度，细节信息，语义信息之间有什么联系？

较浅的特征图（即较大尺度，分辨率较高的特征图）可以捕捉到更多的细节信息，例如物体的纹理等。

较深的特征图（即较小尺度，分辨率较低的特征图）则具有更高级的语义信息，例如物体的类别，姿态等。

因此，需要利用不同尺度的特征图，以保留丰富的语义信息和细节信息。