###### tags: `yolov5`
# Yolov5

#### reference
- [深入淺出yolov3、yolov4](https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206)
- [深入淺出yolov5](https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380)
- [Mish activation funcion 詳解](https://blog.csdn.net/Roaddd/article/details/114794071)

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## 架構 - From Yolov3

### Block 架構

[ CBL ]
Conv + BN + LeakyRelu

[ Res unit ] 
CBL + CBL + 殘差

[ ResX ]    // downsampling // X 為 Res unit 數量
CBL + X*Res unit

其他操作
[ Concat ]    // Tensor 拼接
ex : (26,26,256) concat (26,26,128) => (26,26,384)

### 整體架構

- Backbone : Darknet53 架構 (無 FC 層 Q^Q )
- Neck : FPN 架構

### FPN:


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## 架構 - From Yolov4

### Block 架構


[ CBM ]
Conv + BN + Mish

[ Res unity ]
CBM + CBM + 殘差

[ CSPX ]    // X 為 Res unit 數量

[ SPP ]    // 使用(1*1),(5*5),(9*9),(13*13) filter 的 Max Pooling，並 concat

### 整體架構


- Input 端 : mosaic 數據增強 (?)
- Backbone : CSPDarknet53 架構
- Neck : FPN + PAN
- Predictioin : CloU Loss

### FPN + PAN

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## 架構 - From Yolov5