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
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：
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。
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。
Neck
Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样，都采用FPN+PAN的结构，但在Yolov5刚出来时，只使用了FPN结构，后面才增加了PAN结构，此外网络中其他部分也进行了调整。
因此，大白在Yolov5刚提出时，画的很多结构图，又都重新进行了调整。
Cost Function
YOLO 系列的损失计算是基于 objectness score, class probability score,和 bounding box regression score.
YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失。
YOLO V5使用二进制交叉熵和 Logits 损失函数计算类概率和目标得分的损失。同时我们也可以使用fl _ gamma参数来激活Focal loss计算损失函数。
YOLO V4使用 CIOU Loss作为bounding box的损失，与其他提到的方法相比，CIOU带来了更快的收敛和更好的性能。