yolov5s.yaml 文件解读

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 81  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

1. nc: 81 - 表示模型被训练来识别的类别数量为81。

2. depth_multiple: 0.33 - 模型深度的倍数。这个参数用于调整模型中层的深度。值为0.33意味着每个层的深度为原始设计深度的33%，通常用于减小模型大小和计算需求，但可能会牺牲精度。

3. width_multiple: 0.50 - 表示层通道的倍数。这个参数用于调整网络层中通道的数量。值为0.50意味着每个层的通道数为原始设计的50%。类似于深度倍数，也可用于减小模型的大小和计算需求。

4. anchors - 参数定义了一组锚点框（anchor boxes），这些框用于检测不同尺寸的物体。在YOLO模型中，锚点框是预定义的不同大小和比例的矩形，模型在这些矩形基础上调整以更好地适应实际检测到的物体。这里定义了三组不同尺寸的锚点框，每组用于不同层级的特征图（如P3/8, P4/16, P5/32），这些特征图代表不同的空间分辨率。

优化建议：

• 可以通过减小depth_multiple和width_multiple的值，提高模型的速度和效率，但这可能会降低模型的精度。如果需要提高模型精度并且计算资源充足，可以增加这些值。
• 锚点框的选择对模型性能也有很大影响。通常，这些锚点框应该根据你的特定用例和数据集进行调整。可以通过分析数据集中物体的常见尺寸和比例来优化这些锚点框。

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],    # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],            # 2
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],    # 3-P3/8
   [-1, 6, C2, [256]],            # 4-修改为C2*2
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],    # 5-P4/16
   [-1, 3, C3, [512]],            # 6-修改为C3*1
#   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],   # 7-删除P5/32
#   [-1, 3, C3, [1024]],           # 8-删除
   [-1, 1, SPPF, [512, 5]],      # 9-修改参数;层数变为7
  ]

这段代码是YOLOv5 v6.0模型的“backbone”（主干网络）的配置。

代码解读

1. [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] - 这行表示从前一层（由-1表示）向下连接一个卷积层（Conv），这个卷积层有64个过滤器，过滤器大小为6x6，步长为2，填充为2。这是P1/2层，意味着它将输入的空间分辨率减少一半。

2. [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] - 从前一层向下连接一个卷积层，有128个过滤器，大小为3x3，步长为2。这是P2/4层，进一步降低空间分辨率。

3. [-1, 3, C3, [128]] - 从前一层向下连接一个由3个C3模块组成的层，每个模块有128个过滤器。C3是YOLOv5特有的一个模块，包含多个瓶颈层（bottleneck layers）。

4. [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - 又一个卷积层，256个过滤器，3x3，步长为2。这是P3/8层。

5. [-1, 6, C2, [256]] - 从前一层向下连接一个由6个C2模块组成的层，每个模块有256个过滤器。这是原始代码中的修改，原来是C3模块。

6. [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - 又一个卷积层，512个过滤器，3x3，步长为2。这是P4/16层。

7. [-1, 3, C3, [512]] - 从前一层向下连接一个由3个C3模块组成的层，每个模块有512个过滤器。这是原始代码中的修改，原来可能是更多的C3模块。

8. [-1, 1, SPPF, [512, 5]] - 从前一层向下连接一个SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）层，512个过滤器，核大小为5。SPPF是一种特殊的池化层，可以聚合不同尺度的特征。

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 修改参数
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13->11

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17->15 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4 修改层数-2
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20->18 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 8], 1, Concat, [1]],  # cat head P5 修改层数-2
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23->21 (P5/32-large)

   [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5) 修改层数-2
  ]

这段代码是YOLOv5 v6.0的“head”部分，即模型的输出层，它负责将从主干网络（backbone）提取的特征用于目标的检测。

1. [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - 从前一层向下连接一个卷积层，512个过滤器，核大小为3x3，步长为2。

2. [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - 使用上采样（upsampling）技术放大特征图的尺寸，这里采用最近邻插值方法，放大比例为2。

3. [[[-1, 6], 1, Concat, [1]] - 将当前层与主干网络中的第6层（P4层）的输出进行拼接（Concat）。

4. [-1, 3, C3, [512, False]] - 使用3个C3模块，每个模块512个过滤器，这里的False可能表示不使用残差连接。

5. 接下来的几行代码重复上述过程，但是用于不同的特征图尺寸和通道数。例如，使用256通道的卷积和C3模块处理P3层的特征图，然后通过卷积和拼接操作处理P4和P5层的特征图。

6. [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc, anchors]] - 这是模型的检测层，它整合了不同层级（P3、P4、P5）的特征图，并使用预定义的类别数（nc）和锚点框（anchors）来检测图像中的对象。

代码变更和优化

• 对于卷积层和C3模块的使用，可以根据需要调整过滤器的数量和层数，以找到性能和准确度之间的最佳平衡