yolov7yaml文件 解读

Yolov7是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用的配置文件格式为yaml。下面是yolov7.yaml文件的解读：

# Model parameters
nc: 80 # 类别数
depth_multiple: 1.0 # 网络深度缩放因子
width_multiple: 1.0 # 网络宽度缩放因子
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23] # anchor1
  - [30,61, 62,45, 59,119] # anchor2
  - [116,90, 156,198, 373,326] # anchor3
backbone:
  # layer 0~3
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 0
   [-1, 1, Bottleneck, [64]],
   [1, 1, Bottleneck, [64]],
   [1, 1, Bottleneck, [64]], # 3
   # layer 4~7
   [2, 1, Bottleneck, [128, 'S']],
   [1, 2, Bottleneck, [128]],
   [2, 1, Bottleneck, [128]],
   [1, 2, Bottleneck, [128]], # 7
   # layer 8~11
   [4, 1, Bottleneck, [256, 'S']],
   [1, 8, Bottleneck, [256]],
   [2, 1, Bottleneck, [256]],
   [1, 8, Bottleneck, [256]],
   [2, 1, Bottleneck, [256]],
   [1, 8, Bottleneck, [256]],
   [2, 1, Bottleneck, [256]],
   [1, 8, Bottleneck, [256]], # 11
   # layer 12~15
   [8, 1, Bottleneck, [512, 'S']],
   [1, 8, Bottleneck, [512]],
   [2, 1, Bottleneck, [512]],
   [1, 8, Bottleneck, [512]],
   [2, 1, Bottleneck, [512]],
   [1, 8, Bottleneck, [512]],
   [2, 1, Bottleneck, [512]],
   [1, 8, Bottleneck, [512]], # 15
   # layer 16~19
   [16, 1, Bottleneck, [1024, 'S']],
   [1, 4, Bottleneck, [1024]],
   [2, 1, Bottleneck, [1024]],
   [1, 4, Bottleneck, [1024]], # 19
  ]
head:
  [[-1, 3, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, []],
   [1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [1, 3, Conv, [1024, 3, 1]],
   [1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [1, 3, Conv, [1024, 3, 1]],
   [1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [1, 3, Conv, [1024, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [nc, 1, 1]]]

该配置文件包含了Yolov7模型的参数、锚点、网络结构和输出层。

- nc: 表示类别数，此处为80类物体。
- depth_multiple和width_multiple分别表示网络深度和宽度的缩放因子，用于缩放网络结构。
- anchors表示锚点的大小，一共有三个锚点，每个锚点有三个参数，分别表示宽、高和偏移量。
- backbone表示骨干网络结构，包含了多层的卷积和残差块，每个块有不同的参数，分别表示输入层、块内卷积层的数量、块内卷积层的类型和参数。
- head表示输出层，这里使用了多个卷积层和上采样层，最后输出预测结果。

通过调整这些参数，可以改变模型的性能和速度，从而适应不同的应用场景。