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视觉AI界的扛把子，可以说无论是学术界、工业界、还是各大竞赛，都少不了其身影。

1.1 网络结构

yolov5给出了五个版本的网络结构：YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x。在代码中，这几个模型的结构基本一样，不同的是模型深度（depth_multiple）和模型宽度（width_multiple）两个参数。

1.2 loss函数

YOLOv5的损失函数主要由三部分组成：分类损失、目标损失和定位损失。

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  Classes loss：分类损失
  
  ，只计算正负样本的分类损失，采用的是BCE loss；

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  Objectness loss：置信度损失
  
  ，指的是模型预测的目标框bounding box与GTbox的CIOU，计算的是所有样本，仍然采用的是BCE loss；

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  Location loss：定位损失
  
  ，有助于确保模型能够准确地定位对象，只计算正负样本的定位损失，采用CIOU loss；

在模型训练阶段，这些损失函数会被组合使用，从而优化模型的性能。通过这些损失函数，YOLOv5可以非常准确的识别图像中的目标，并定位到目标的具体位置。