yolov5模型下载（【YOLOV5-6.x讲解】YOLO5.0VS6.0版本对比+模型设计）

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【YOLOV5-6.x 版本讲解】整体项目代码注释导航现在YOLOV5已经更新到6.X版本               ，现在网上很多还停留在5.X的源码注释上 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
，因此特开一贴传承开源精神！5.X版本的可以看其他大佬的帖子本文章主要从6.X版本出发














，主要解决6.X版本的项目注释与代码分析！......https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/125729662

以下内容为本栏目的一部分 
  
  
  
  
  
  
  ，更多关注以上链接目录 
  
  
  
  
  
  
  
，查找YOLOV5的更多信息

祝福你朋友早日发表sci！

1.1 YOLOV6网络模型

1.1.1 V5.5模型图

1.1.2 V6.0模型图

1.2 V5.5与V6.0的对比

减少操作：使用SPPF()代替原本的SPP()

更好的导出性：将Focus()替换为一个等效的Conv(k=6,s=2,p=2)

提高速度：将backbone中的 P3 中的 C3() 从重复次数从9减少为6

更新超参数：增加了 mixup 和 copy-paste 的数据增强

在最后一个C3() 主干层重新引入 shortcut

数据增强部分：增加了混合和复制粘贴增强

1.3 名词解释

（1）输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进

 


 


 


 


 


 


 

，主要包括Mosaic数据增强               、cmBN 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
、SAT自对抗训练 
  
  
  
  
  
  
  。

（2）BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来 
 
 
 
 
 
 
 ，包括：CSPDarknet53














、Mish激活函数 
  
  
  
  
  
  
  、Dropblock

（3）Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层 
   
   
   
   
   
   
   
，比如Yolov4中的SPP模块 
  
  
  
  
  
  
  
、FPN+PAN结构

1.4 v6.0的更新内容

v6.0 修复了 上一个版本yolov5 v5.0的错误
 

 

 

 

 

 

 
，以及合并了许多新功能；

带来架构调整
 

 

 

 

 

 

 

 ，还引入了新的模型 P5 和 P6 的纳米版模型：YOLOv5n 和 YOLOv5n6
  
  
  
  
  
  
  
 。

Nano模型保持 YOLOv5s de 深度的0.33倍              ，将YOLOv5s 的宽度倍数从 0.50减少到0.25 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
，从而减少了约75%的参数














，从7.5M 到1.9M                      ，非常适合移动端和CPU解决方案
 


 


 


 


 


 


 


。

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