YOLOv5基础知识点：目标检测核心原理详解
YOLOv5基础知识点：目标检测核心原理详解
YOLOv5是目前最流行的目标检测算法之一，其核心思想是将输入图像划分为S×S的网格（grid cells），每个网格负责预测落入其中的目标的边界框、置信度以及类别概率。这种设计使得YOLOv5能够一次性预测出所有目标的边界框、位置信息和类别概率，从而实现快速且准确的目标检测。
基本思想
YOLOv5通过卷积神经网络提取图像特征，然后在特征图上划分S×S的网格。每个网格会预测多个边界框（bounding box）及其对应的置信度得分（confidence）和类别概率图（class probability map）。最终的检测结果是通过结合边界框的位置信息、置信度得分和类别概率得到的。
从图像的特征图出发，YOLOv5会检测出目标的属性，包括边界框的坐标（box co-ordinates）、目标性得分（objectness score）以及分类得分。其中，B表示每个网格预测的边界框数量。
多尺度融合
为了提高小目标的检测效果，YOLOv5采用了多尺度融合策略。通过在不同尺度的特征图上进行预测，可以更好地捕捉不同大小的目标。这种金字塔式的特征融合方式，类似于FPN（Feature Pyramid Network）的思想。
锚框（Anchor）机制
锚框是一种先验框，YOLOv5会预先设定一些不同大小和比例的边界框。每个预测框的类别置信度得分（class confidence score）计算公式如下：
class confidence score = box confidence score × conditional class probability
这个得分反映了模型对分类和定位的置信度。其中，Pr(Object)表示框内是否有物体的概率，如果框内有物体则为1，否则为0。在有物体的条件下，还需要计算该物体属于各个类别的条件概率。
NMS（Non-Maximum Suppression）非极大抑制
由于多个网格可能会检测到同一个目标，导致产生冗余的边界框。为了消除这些冗余，YOLOv5采用了非极大抑制（NMS）策略。在测试阶段，模型会计算所有预测框之间的IoU（Intersection over Union），并根据IoU值和置信度得分进行筛选，保留置信度最高的边界框。
损失函数
YOLOv5的损失函数由三部分组成：
- classification loss：分类损失，用于衡量预测类别与真实类别之间的差异。
- localization loss：定位损失，用于衡量预测边界框与真实边界框（GT）之间的误差。
- confidence loss：置信度损失，用于衡量预测框的目标性得分与真实情况之间的差异。
最终的总损失函数是这三部分损失的加权和：
total loss = classification loss + localization loss + confidence loss
通过优化这个损失函数，YOLOv5能够同时提升分类准确性、定位精度和目标检测的置信度。
YOLOv5凭借其简洁高效的设计理念，在保持较高检测精度的同时，实现了极快的检测速度，因此在实际应用中得到了广泛采用。对于希望快速入门目标检测技术的开发者来说，YOLOv5是一个非常好的起点。