YOLOv5-7.0添加小目标检测层_yolov5添加小目标检测层

作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。而YOLOv5小目标检测效果不好的一个原因是因为小目标样本的尺寸较小，而yolov5的下采样倍数比较大，较深的特征图很难学习到小目标的特征信息，因此提出增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测。通过加入小目标检测层，可以让网络关注小目标的检测，提高检测效果。

1. 修改yolov5s的配置文件

修改yaml文件，需要对特征融合网络进行修改
原始模型，只有三个检测层，因此对应三组初始化Anchor值。当输入图像尺寸为640X640时，# P3/8 对应的检测层大小为80X80大小，可以用来检测大小在8X8以上的目标。# P4/16对应的检测层大小为40X40大小，可以用来检测大小在16X16以上的目标。# P5/32对应的检测层大小为20X20大小，可以用来检测32X32以上的目标。在添加小目标检测层后，需要添加一个用于小目标检测的anchor。
在网络部分，主要增加了几个操作层，在第17层后，继续对特征图进行上采样等处理，使得特征图继续扩大，同时在第20层时，将获取到的大小为160X160的特征图与骨干网络中第2层特征图进行concat融合，以此获取更大的特征图进行小目标检测。
在第31层，即检测层，增加小目标检测层，一共使用四层[21, 24, 27, 30]进行检测。
在增加检测层后，带来的问题就是计算量增加，导致推理检测速度降低。不过对于小目标，确实有很好的改善。

# YOLOv5 
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