yolov5中yaml文件图解

YAML文件是YOLOv5中用于配置模型和训练参数的文件格式，以下是一个示例：

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth: 0.33  # model depth
width: 0.50  # model width
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]
  - [30,61, 62,45, 59,119]
  - [116,90, 156,198, 373,326]
batch_size: 64
subdivisions: 16
epochs: 300
learning_rate: 0.001
momentum: 0.937
weight_decay: 0.0005
lr_scheduler:
  type: cosine
  warmup_epochs: 10
  warmup_momentum: 0.8
  warmup_bias_lr: 0.1
data:
  train: /path/to/train/images
  val: /path/to/val/images
  nc: ${nc}
  names: /path/to/class/names
  img_size: [640, 640]

以下是对该文件的图解：

参数部分：

- `nc`: 类别数，本例中为80类。
- `depth`和`width`: 模型的深度和宽度，本例中深度为整个模型的33%，宽度为模型的50%。
- `anchors`: 锚点框，本例中共有3组锚点框。
- `batch_size`: 一次训练所用的图像数，本例中为64。
- `subdivisions`: 用于分割batch的数量，本例中为16，表示总batch_size为64，每次训练使用4个子batch，即64/16=4。
- `epochs`: 训练的总轮数，本例中为300轮。
- `learning_rate`、`momentum`和`weight_decay`: 分别是学习率、动量和权重衰减的参数。
- `lr_scheduler`: 学习率调度程序，本例中使用余弦退火法，前10轮使用0.8的动量进行“热身”，学习率从0.1线性增长到0.001。
- `data`: 训练和验证数据的路径、类别数、类别名称文件和输入图像大小。

总体来说，YAML文件提供了YOLOv5模型训练和配置中的各种参数信息，帮助用户自定义模型和训练过程。