YOLOv5模型结构图解：Backbone、Neck与Head详解

YOLOv5 是一种高效的实时目标检测模型，其结构设计简洁而强大。在 YOLOv5 中，模型主要由三个部分组成：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和 Head（头部网络）。本文将对这三部分进行详细解析，并结合流程图帮助理解。

Backbone：主干网络

Backbone 的作用是从输入图像中提取特征。YOLOv5 使用的是 CSPDarknet53 的变体作为主干网络。CSPNet（Cross Stage Partial Network）通过减少计算冗余来提高效率。以下是 Backbone 的主要特点：

1. CSP 结构：CSP 结构将特征图分为两个分支，一个分支直接传递信息，另一个分支经过卷积操作后再合并，从而减少计算量。
2. Focus 模块：这是 YOLOv5 独有的模块，它通过切片操作将输入图像的高宽维度压缩到原来的 1/4，同时将通道数扩展为原来的 4 倍，从而保留更多的空间信息。

Focus 模块示意图

graph TD;
    A[Input Image] --> B[Slice H];
    A --> C[Slice W];
    A --> D[Concatenate Channels];
    B --> E[Concatenate Channels];
    C --> E;
    D --> F[Output];
    E --> F;

Neck：颈部网络

Neck 的作用是融合不同层次的特征图，增强模型的多尺度感知能力。YOLOv5 使用了 PANet（Path Aggregation Network）作为颈部网络。PANet 的核心思想是自顶向下和自底向上的特征融合。

1. FPN（Feature Pyramid Network）：从高层到低层逐层上采样并融合特征。
2. PANet：在 FPN 的基础上增加了自底向上的路径，进一步加强了特征的融合。

PANet 特征融合示意图

graph TD;
    A[C3] --> B[Upsample];
    C[C4] --> D[Upsample];
    E[C5] --> F[Concatenate with C4];
    F --> G[Convolution];
    G --> H[Concatenate with C3];
    H --> I[Convolution];
    J[C3 Output] --> K[Downsample];
    L[C4 Output] --> M[Concatenate with Downsampled C3];
    M --> N[Convolution];
    N --> O[C5 Output];

Head：头部网络

Head 的任务是基于融合后的特征图生成最终的预测结果，包括边界框、类别概率和置信度。YOLOv5 的 Head 设计非常简单，主要包含以下几个步骤：

1. 卷积层：通过多个卷积层处理特征图。
2. 预测层：每个特征图对应一个预测层，输出边界框坐标、类别概率和置信度。
3. Anchor-Free：与传统的 YOLO 版本不同，YOLOv5 支持 Anchor-Free 的预测方式，减少了超参数调整的复杂性。

头部网络预测流程

graph TD;
    A[Feature Map] --> B[Convolution Layers];
    B --> C[Prediction Layer];
    C --> D[Bounding Box Coordinates];
    C --> E[Class Probabilities];
    C --> F[Object Confidence];

总结

YOLOv5 的架构设计充分考虑了速度与精度的平衡。Backbone 提取高效特征，Neck 融合多尺度信息，Head 输出精确预测结果。这种模块化的设计使得 YOLOv5 在多种应用场景下表现出色。