零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）_yolov5维度计算

本来打算速通一下v1到v8，不过发现到v5的源码是真的多，太菜了，研究了好几天！！

YOLOv5结构

YOLOv5网络结构

2021年10月12日，yolov5 发布了 V6.0 版本，就直接学这个版本的结构了。
整体网络结构还是蛮简单的，neck部分就是更加级联的特征融合，和FPN相似。

1.C3模块：

在backbone和neck两个部分中，C3中的BottleNeck1和2在残差部分有所区别。

2.SPPF模块

这部分就是一个串联拼接的spp，使用1*1的CBL和maxpooling，进行特征提取和融合。

3.使用siLU激活函数

替换LeakyRelu变为了siLU

YOLOv5代码解读

1.YOLOv5l.yaml配置文件

yaml文件中，depth_multiple: 1.0来控制C3模块实际重复次数，width_multiple: 1.0来控制输出的维度。
**[from, number, module, args]**来实现model搭建时所需的参数，
from为输入；
number为模块重复次数；
module为模块；
args里有输出维度，卷积核，步长，padding的信息。

# YOLOv5 
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