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独学yolov5まとめ

Last updated at Posted at 2021-05-23

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

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