YOLOv5原理和实现全解析

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YOLOv5 原理和实现全解析 0 简介以上结构图由 RangeKing@github 绘制。 YOLOv5 是一个面向实时工业应用而开源的目标检测算法，受到了广泛关注。我们认为让 YOLOv5 爆火的原因不单纯在于 YOLOv5 算法本身的优异性，更多的在于开源库的实用和鲁棒性。简单来说 YOLOv5 开源库的主要特点为：友好和完善的部署支持算法训练速度极快，在 300 epoch 情况下训练时长和大部分 one-stage 算法如 RetinaNet、ATSS 和 two-stage 算法如 Faster R-CNN 在 12 epoch 的训练时间接近框架进行了非常多的 corner case 优化，功能和文档也比较丰富本文将从 YOLOv5 算法本身原理讲起，然后重点分析