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序言:最近在整理Yolo v5的流程，我发现网上写的大多很零碎，把推理过程和训练过程混淆。经过我长达三天的整理终于对照代码将Yolo v5详细训练过程，和Yolo v5详细训推理过程总结如下。如果有什么细节问题，根据本篇文章在询问ai。或者需要手写推理代码也可参考推理的后处理来进行参照。希望能帮到需要的人，如果有什么错误，也欢迎指正。

（ps:由于不同版本的Yolo 5也有差别，请大家记得甄别仔细）

Yolo v5网络结构图

Yolo v5详细训练过程

训练过程主要关注特征提取和正样本选择

1.前处理：(较为琐碎,此处只是大框架)

1.1数据增强:

①Mosaic数据增强随机选取4张图像拼接为单张图像（1280×1280）提升小目标检测能力，增加背景复杂度。

②自适应图像缩放：保持原图长宽比缩放至最长边=640

③归一化与通道转换:像素值归一化至 [0,1], 维度转换：H×W×C → C×H×W

1.2自适应锚框计算:k-means聚类生成9个先验框（3个尺度×3种长宽比）

2.模型的前向传播:

2.1Backbone（主干网络提取特征）：

①采用Focus 结构 (v6.0 之前)： 早期版本在输入后使用 Focus 模块（本质是高效的切片操作 slice切片(2) + concat）。

1将输入图像的空间分辨率（H, W）减少到 1/4（H/2, W/2），同时将通道数增加 4 倍。

2这相当于一个高效的、无参数的“下采样”，保留了更多信息。

②特征提取主干 CSPDarknet53核心包含多个 C3 模块 (本质是CSP Bottleneck )。将特征图分成两部分：一部分直接传递到下一阶段，另一部分经过密集块处理后再与之前传递的部分融合。

1.融合浅层,中层,高层,不同尺寸的特征, 丰富梯度信息。

2.采用C3模块内部有残差过程，只有部分特征经过密集计算，减少了计算量。

3.多处跨阶段直连路径, 增强梯度流减缓梯度消失。

③SPPF(v6.0前SPP)：三层池化(5,9,13)然后ConvModule，再concat。多尺度池化融合，适应不同尺寸目标，保留更多细节。串行复用设计减少计算量，提高推理速度。(SPP:是 三个池化层独立计算 → 重复计算严重，运算过慢。)

2.2Neck部分(特征融合)

①采用改进的PANNet:

1.接收了80×80×256（来自第3阶段C3）,40×40×512（来自第4阶段C3），20×20×512（SPPF输出）的输出，

2.拥有自上而下,自下而上的过程,融合高层语义特征 和 低层细节特征，提升目标的检测能力。

3.与SPP模块互补，提取多尺度的全局特征，增强模型对不同尺度目标的适应性。

2.3Head(检测头):

①Yolo v5是耦合头(4边界框坐标+1目标置信度+85类别概率)，分类回归共享卷积特征，参数量较少，推理更快，但是小目标检测略弱。

②小目标，中目标，大目标.对应输出的数据是后处理中的list={0:{Tensor:1,255,80,80} 1:{Tensor:1,255,40,40} 2:{Tensor:1,2555,20,20}}，对应(1, 3, 85, 80, 80)

# [batch, anchor box, (85=4(边界框偏移量 dx,dy,dw,dh)+1 (目标置信度 )+80 num_classes), grid_h网格高,grid_w网格宽]

3.模型的反向传播:

3.1多正样本选择：

为每个真实目标（Ground Truth Box, GT）分配足够多的、高质量的正样本 Anchor

多gird:使用三个不同尺度的特征图（80×80, 40×40,20×20）每个网格点都负责预测。显著提升了多尺度物体检测.

多Anchor:每个网格点又预测 3 个不同长宽比和大小的 Anchor Boxes。现实世界物体的形状多种多样. 提高模型对不同长宽比物体的适应能力。

多正样本ATSS：（一个目标匹配多个网格Anchor）

①初步筛选（基于 Anchor 中心）： 对于每个 GT Box：计算 GT Box 的中心点 (gx, gy)。找该中心点落在哪个Grid Cell。

②候选 Anchor 选择:考虑该 Grid Cell (i, j) 以及其相邻的 Grid Cells内的所有 Anchor Template。

③计算这个 GT Box 与步骤 2 中选出的所有候选 Anchor Boxes 的 IoU。选择 IoU超过阈值的Anchor。

④基于GT BOX与Anchor宽高比例的匹配策略(Anchor Template的边*0.25和*4能把GTBox 包起来为正样本，既形状相似度)

3.2构建loss

①边界框回归损失: CIoU Loss。CIoU Loss 比传统的 IoU Loss 或 GIoU Loss 能更全面地衡量框的相似度，收敛更快，定位更精准。

②目标置信度损失:二元交叉熵损失 Focal Loss通过 obj 和 cls 的 BCE 函数的 pos_weight 和 fl_gamma 参数实现）来降低大量负样本对总损失的贡献.

③类别损失:每个类别独立使用 Sigmoid 激活 + BCE Loss ，只对正样本计算此损失。

Yolo v5详细推理过程

推理过程主要关注数据形状和后处理部分。

1.前处理：

1.1数据增强

1.2图像缩放 (Letterbox Resizing)

1.3维度扩展与对齐(BCHW)

2.模型的前向传播:

2.1 Backbone（特征提取[1, 3, 640, 640]）:Focus，CSPDarknet53，SPPF/SPP

2.2 Neck （特征融合）改进的PANNet: output ( [1, 256, 80, 80], [1, 512, 40, 40], [1, 1024, 20, 20])

2.3Head (耦合检测头):num_classes=80

1output_p3 = [1, 3, (5+num_classes), 80, 80] -> 变形 为 [1, 3*80*80, (5+num_classes)] = [1, 19200, (5+num_classes)]

2output_p4 = [1, 3, (5+num_classes), 40, 40] -> 变形为 [1, 3*40*40, (5+num_classes)] = [1, 4800, (5+num_classes)]

3output_p5 = [1, 3, (5+num_classes), 20, 20] -> 变形为 [1, 3*20*20, (5+num_classes)] = [1, 1200, (5+num_classes)]

4拼接 (Concatenate):torch.cat([output_p3, output_p4, output_p5], dim=1) -> [1, (19200+4800+1200), (5+num_classes)] = [1, 25200,85]

3.后处理:

A. 解码边界框 (Decode Boxes):

1.Sigmoid 激活: 对 dx, dy, obj 应用 sigmoid 函数，将其约束到 (0, 1) 范围。

2.计算网格中心坐标： 对于每个预测位置 (i, j) (网格坐标)，计算其对应的特征图上的中心坐标

3.计算预测框中心： bx = sigmoid(dx) + cx， by = sigmoid(dy) + cy。(sigmoid(dx), sigmoid(dy)) 是相对于网格单元中心的偏移量。

4.计算预测框宽高： bw = anchor_w * exp(dw)， bh = anchor_h * exp(dh)。(anchor_w, anchor_h) 是与该预测位置关联的 anchor 模板的宽度和高度。

5.计算绝对坐标 (像素)： 将中心坐标 (bx, by) 和宽高 (bw, bh) 转换为图像坐标系下的边界框表示：

B. 应用置信度阈值

1.计算每个预测框的 最终置信度：conf = obj * max(cls_score)。max(cls_score) 是该预测框在所有类别上经过 sigmoid 后的最大类别概率。

2.丢弃所有 conf < conf_thres 的预测框。（大幅减少了候选框数量）

C. 类别概率处理

1.直接使用最大类别概率： 如上所述，在计算最终置信度 conf 时已经用了 max(cls_probs)

2.(可选)多标签模式 (Multi-label)： 对每个类别单独设置一个阈值 multi_label_thres (例如 0.25)，允许一个框同时属于多个类别

D. 非极大值抑制(NMS)

首先:按类别 class_id 对所有框进行分组(*max_value)然后对于每个类别进行下面过程

1.将该类别的所有框按置信度 conf 从高到低排序。

2.选取置信度最高的框 A 作为保留框。

3.计算框 A 与剩余所有框的 IoU

4.移除所有与框 A 的 IoU 超过设定阈值 iou_thres的框

5.从剩余框中再选取置信度最高的框 B 作为下一个保留框。循环以上操作。

输出:[batch_index, x1, y1, x2, y2, conf, class_id]

E. 尺度还原

1.当前检测框坐标 (x1, y1, x2, y2) 是基于 640x640 Letterbox 图像的。

2.将它们映射回原始未缩放、未填充的图像坐标系。

F. 输出 (Output)

最终输出格式1: list :[x1, y1, x2, y2, confidence, class_id] (绝对坐标)

最终输出格式2: list : [x_center, y_center, width, height, confidence, class_id]