yolov5 yaml

Yolov5是一个开源的目标检测算法，它是一种基于深度学习的实时目标检测算法。Yolov5的配置文件是使用YAML格式进行定义和修改的。

YAML（Yet Another Markup Language）是一种基于文本的数据序列化格式。在Yolov5中，使用YAML文件来配置模型的各种参数，例如网络结构、数据集路径、训练参数等。

YAML文件的结构是键值对的形式，以缩进来表示层级关系。以下是一个示例的Yolov5的配置文件：

# Model parameters
model:
  name: yolov5s  # 模型名称

# Dataset parameters
dataset:
  train:  # 训练集配置
    path: /path/to/train/dataset  # 训练集路径
    classes: 80  # 类别数
  val:  # 验证集配置
    path: /path/to/val/dataset  # 验证集路径
    classes: 80  # 类别数

# Training parameters
train:
  epochs: 100  # 训练轮数
  batch_size: 16  # 批大小

相关问题

yolov5yaml

yolov5的网络模型结构由位于models文件夹下的yaml文件定义。例如，yolov5的6.0版本中，models文件夹下有多个yaml文件，包括yolov5n.yaml、yolov5s.yaml、yolov5m.yaml、yolov5l.yaml和yolov5x.yaml。这些yaml文件的区别仅在于depth_multiple和width_multiple这两个参数的不同。尽管这些文件中backbone和head部分完全相同，但通过调整depth_multiple和width_multiple这两个参数，可以实现不同复杂度的模型设计。

重新进行训练时，可以通过设置train.py中的weights参数为yolov5_change.yaml文件来使用修改后的模型。在控制台输出信息中，可以看到相应的提示，表示修改成功。

如果想查看模型的详细结构，可以使用yolov5目录下的export.py文件将.pt文件转换为.onnx文件。

yolov5 yaml文件

Yolov5的yaml文件是用来配置模型训练和推理的参数的。其中包括了模型结构、数据集路径、超参数等信息。以下是一个简单的yaml文件示例：

# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)
train: ../data/train/images/
val: ../data/val/images/

# number of classes
nc: 80

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # name of the model architecture
  name: yolov5s

# training parameters
train_params:
  # batch size
  batch_size: 16
  # number of epochs
  epochs: 100
  # learning rate
  lr: 0.001

# inference parameters
inference_params:
  # confidence threshold for object detection
  conf_thresh: 0.25
  # NMS IoU threshold for object detection
  iou_thresh: 0.45