backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 9, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]], [-1, 3, C3, [1024, False]], # 9 ]
时间: 2023-08-18 21:59:03 浏览: 61
这段代码是YOLOv5中backbone的配置。下面是每个元素的含义:
- [-1, 1, Focus, [64, 3]]:表示在输入的特征图上应用Focus模块,输出通道数为64,卷积核大小为3x3。
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]:表示在输入的特征图上应用Conv模块,输出通道数为128,卷积核大小为3x3,步长为2。
- [-1, 3, C3, [128]]:表示在输入的特征图上应用C3模块,输出通道数为128,包含3个残差块。
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]:表示在输入的特征图上应用Conv模块,输出通道数为256,卷积核大小为3x3,步长为2。
- [-1, 9, C3, [256]]:表示在输入的特征图上应用C3模块,输出通道数为256,包含9个残差块。
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]:表示在输入的特征图上应用Conv模块,输出通道数为512,卷积核大小为3x3,步长为2。
- [-1, 9, C3, [512]]:表示在输入的特征图上应用C3模块,输出通道数为512,包含9个残差块。
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]:表示在输入的特征图上应用Conv模块,输出通道数为1024,卷积核大小为3x3,步长为2。
- [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]]:表示在输入的特征图上应用SPP模块,输出通道数为1024,池化核大小为[5, 9, 13]。
- [-1, 3, C3, [1024, False]]:表示在输入的特征图上应用C3模块,输出通道数为1024,包含3个残差块。
这些配置定义了YOLOv5的主干网络的结构,其中包括了不同类型的卷积和残差块。这些模块的组合形成了YOLOv5的特征提取部分。