yolov5代码结构

yolov5的代码结构包括模型结构和配置文件。在models目录中，common.py存放各个模型组件，yolo.py是构建模型结构的主要代码。而不同大小的模型结构配置文件存放在xxx.yaml中，包括yolov5s.yaml、yolov5m.yaml、yolov5l.yaml、yolov5x.yaml等。这些配置文件中的参数可以控制模型的大小，其中depth_multiple参数用于控制模型的深度倍数，width_multiple参数用于控制模型的通道倍数。[1][2][3]

相关问题

yolov5代码结构讲解

yolov5的代码结构主要包含以下几个部分：

1. models文件夹：包含了yolov5的网络架构定义文件，其中包括yolov5s、yolov5m、yolov5l和yolov5x四个不同大小的模型。每个模型都有对应的网络结构定义和参数配置。

2. utils文件夹：包含了一些与yolov5相关的辅助函数和工具类，用于数据处理、模型预测、网络权重加载等操作。

3. datasets文件夹：包含了数据集的相关处理代码和数据集的定义，包括数据加载、数据增强、数据预处理等操作。

4. train.py文件：是yolov5的训练脚本，用于训练yolov5模型。它包括数据加载、模型构建、损失计算、优化器设置、训练循环等训练过程的代码。

5. detect.py文件：是yolov5的推理脚本，用于对图片、视频或摄像头进行目标检测。它包括模型加载、输入数据处理、模型推理、结果展示等推理过程的代码。

6. test.py文件：是yolov5的测试脚本，用于评估模型在测试集上的性能。它包括模型加载、测试数据加载、模型推理、结果评估等测试过程的代码。

7. weights文件夹：包含了预训练的yolov5模型权重文件。可以根据需要选择不同大小的预训练权重进行模型训练或推理。

以上是yolov5代码结构的主要内容，通过这些文件和文件夹，可以进行yolov5模型的训练、推理和测试等操作。

yolov5代码结构详解

引用[1]:鉴于yolov5sv6.0的网络结构部分，yolov5的网络结构主要分为不同大小的框架，如yolov5s、yolov5m、yolov5l等。这些框架的网络结构在配置文件中有所描述。其中，yolov5l是在yolov5s的基础上进行了修改，宽度和深度的比例因子为1。[1]

引用[2]:YOLOv5的网络结构主要分为（n, s, m, l, x）和（n6, s6, m6, l6, x6）等不同版本。这些版本在配置文件中有相应的设置。随着版本的更新，还增加了其他模块。在这里，我主要使用的是v6.0版本。[2]

引用[3]:yolov5l.yml和yolov5m.yml等是yolov5不同模型对应的架构文件，其中包括了anchor、类别数和模型的宽度、深度等信息。在训练模型时，只需要更改模型的类别数即可。关于yolov5模型架构的设计以及不同大小模型的区别，可以参考一些博客，如大白的博客，其中有详细清晰的介绍。[3]

综上所述，yolov5的代码结构主要包括不同大小的框架、网络结构的配置文件以及模型的架构文件。可以根据需要选择相应的框架和配置文件进行训练和使用。