YOLOv5模型架构解析：多任务头设计实践

YOLOv5作为当前最流行的目标检测框架之一，其灵活的架构设计允许开发者进行各种定制化修改。本文将深入探讨如何基于YOLOv5实现一个共享主干网络但具有多个检测头的模型架构，特别关注模型配置文件和关键代码模块的修改方法。

多任务头架构设计原理

多任务头架构的核心思想是让一个主干网络(Backbone)提取的通用特征能够服务于多个不同的检测任务。这种设计在计算效率上具有明显优势，因为特征提取只需要进行一次，而不同的检测头可以并行工作。

在YOLOv5中实现这种架构需要考虑三个关键方面：

1. 主干网络的特征提取能力
2. 各检测头的独立性
3. 损失函数的联合优化

模型配置文件(YAML)解析

YOLOv5使用YAML文件定义模型结构，这种声明式的配置方式使得模型修改变得直观。对于多任务头设计，我们需要在配置文件中明确定义：

backbone:
  # 共享的主干网络定义
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]    # 1-P2/4
   # 更多层...
  ]

head1:
  # 第一个检测头定义
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]]
   # 更多层...
  ]

head2:
  # 第二个检测头定义
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]]
   # 更多层...
  ]

配置文件中from参数特别重要，它决定了各层的连接关系。负值表示相对索引，正值表示绝对索引。例如[-1,5]表示当前层与倒数第5层的连接。

关键代码模块修改

common.py修改

虽然common.py主要包含通用层定义，但如果检测头需要特殊操作，可以在此添加自定义层：

class CustomHead(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
        
    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

yolo.py修改

这是核心修改文件，需要调整Model类以支持多输出：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc1=None, nc2=None):
        super().__init__()
        # 解析配置文件
        self.yaml = self._parse_model(cfg)
        # 构建主干网络
        self.backbone = self._build_backbone(self.yaml['backbone'])
        # 构建两个检测头
        self.head1 = self._build_head(self.yaml['head1'], nc1)
        self.head2 = self._build_head(self.yaml['head2'], nc2)
    
    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        out1 = self.head1(features)
        out2 = self.head2(features)
        return out1, out2

损失函数调整

多任务头需要相应的损失计算调整：

def compute_loss(predictions, targets):
    loss1 = compute_head1_loss(predictions[0], targets)
    loss2 = compute_head2_loss(predictions[1], targets)
    return loss1 + loss2

实现细节与最佳实践

1. 特征金字塔利用：YOLOv5默认使用不同尺度的特征图(P3,P4,P5)进行检测。在多任务头设计中，可以根据任务特点选择不同的特征层级。

2. 参数共享策略：可以考虑在浅层共享更多参数，在高层保持任务特异性。

3. 训练技巧：

   • 采用渐进式训练，先训练主干网络，再微调各检测头
   • 为不同任务头设置不同的学习率
   • 平衡各任务的损失权重

4. 推理优化：由于共享主干网络，多任务推理相比单独模型可以显著减少计算量。

性能考量

多任务头架构虽然节省计算资源，但也面临一些挑战：

1. 任务冲突：不同任务可能对特征提取有不同需求
2. 平衡难度：需要仔细调整各任务的损失权重
3. 模型容量：共享主干可能需要更大容量来适应多任务

通过合理的设计和调优，YOLOv5的多任务头架构可以在保持较高精度的同时显著提升推理效率，特别适合需要同时完成多种检测任务的场景。