【扫盲】Andorid部署YOLOV5（前篇）

群粉直接在群上回复：“android_yolov5” 获取视频素材，想进群的盆友可以关注公众号：小鸡炖技术，点击底部菜单QQ群。

yolov5和yolov4很像

Mosaic数据增强

1、每次读取四张图片。

2、分别对四张图片进行翻转、缩放、色域变化等，并且按照四个方向位置摆好。
3、进行图片的组合和框的组合

随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。

自适应锚框计算

在Yolo算法中，针对不同的数据集，都会有初始设定长宽的锚框。

在网络训练中，网络在初始锚框的基础上输出预测框，进而和真实框groundtruth进行比对，计算两者差距，再反向更新，迭代网络参数。

因此初始锚框也是比较重要的一部分，比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框：

但Yolov5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。

当然，如果觉得计算的锚框效果不是很好，也可以在代码中将自动计算锚框功能关闭。

3）自适应图片缩放

在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。

比如Yolo算法中常用416*416，608*608等尺寸，比如对下面800*600的图像进行缩放。

但Yolov5代码中对此进行了改进，也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。

作者认为，在项目实际使用时，很多图片的长宽比不同，因此缩放填充后，两端的黑边大小都不同，而如果填充的比较多，则存在信息冗余，影响推理速度。

因此在Yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。