独学yolov5まとめ

#はじめに
本投稿はyolov5について筆者がネットサーフィンで得た情報をまとめています。
随時更新するつもりです。

#参考サイト
yoloの歴史
yolov4の解説参考サイト
yolov3の元論文
yolov4の元論文
Scaled yolov4の元論文
CSPの元論文
SPPの元論文
PANの元論文

#yolov5について
・yolov4とyolov5はほぼ同じ時期に開発された
・今までのyoloがCだったのに対して、yolov5はpythonを用いて書かれている。
・将来的に有望なのはyolov5っぽい（pytorchのコミュニティの方が多いから）
#yolov5の構造について
yolov5はyolov4の構造と非常に似ていて、主に3つの構造が用いられている。

• Backbone: CSP network
• Neck: SPP, PAN
• Head: YOLOv3 head using GIoU-loss
  （補足）
  backbone: 画像からの特徴抽出の役割
  neck: backboneを通過した特徴マップを改造して、より精度の高い特徴量を算出する
  head: クラス分類やバウンディングボックスの位置を予測して出力する

#Backbone
##CSP network
CSP(Cross Stage Paritial)
###1.どんなもの？
計算量を減らす目的で用いられたネットワーク。

#Neck
##SPP（Spatial pyramid pooling)
・複数のカーネルサイズで一斉にPoolingすることで幅広く精密な情報を取得する手法。

##PAN（Path Aggregation Network)
・YOLOv3ではFPNを使用している

#head
##YOLOv3
・yolov2からのアップデート版
・SSD321と同じmAPで速度が3倍早い
・SSD513とYOLOV3-608ではほぼ同じmapで速度が2倍早い
・YOLOv2とDarknet-19を使用している