摘要：选取Slim-neck模块和Res2Net模块，重新设计其特征融合层，减少其计算量和检测的收敛速度，并提高定位的准确性。
YOLO-Pose引入了object keypoint similarity(OKS)损失函数，可以进行端对端的训练，并优化了OKS的度量。
模型改进：
基于YOLOv5，模型分为输入端(Input)、骨干网络层(Backbone)、特征融合层(Neck)、目标检测层(Head)和输出端(Prediction)。
①将Neck层的一个C3卷积，用Res2Net模块替换。
②将Neck层的Conv和其余的C3卷积网络分别替换成Slim-neck模块的GSConv和VoV-GSCSP卷积网络。
③将CIoU损失函数更换为EIoU损失函数。
基于ResNet模块，Res2Net模块将原有的卷积操作分解为多个子模块。Res2Net模块包含多分支的残差块，这些分支各自拥有独立的卷积层，负责处理不同分辨率的特征。
Mosaic数据增强技术的核心思想是将多张图片进行随机组合，生成新的训练样本。具体而言，在训练时，从训练集中随机选取四张图片，然后对这四张图片进行随机缩放、裁剪和排列，最后将它们拼接在一起形成一个新的训练样本。这样做的好处是丰富了图片的背景，并且提高了batch_size，在进行batch normalization的时候也会计算四张图片，从而增强模型的泛化能力和鲁棒性。
应用场景和效果
Mosaic数据增强技术在目标检测任务中得到了广泛应用，特别是在YOLO系列算法中。它能够丰富数据集，提高模型的泛化能力，特别是对小目标的检测能力有显著提升。此外，Mosaic数据增强方法还能增强模型的鲁棒性，使其能够检测超出常规语境的目标。通过拼接四张图片，每张图像会有更大概率包含小目标，从而提高模型对小目标的检测性能。
