yolov5代码结构详解
时间: 2023-08-02 13:05:37 浏览: 95
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。
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yolov5网络结构代码详解
Yolov5 是一种用于目标检测的神经网络模型,它是由 Alexey Bochkovskiy 在 YOLO (You Only Look Once) 系列模型的基础上进行改进和优化而来的。下面是 Yolov5 的网络结构代码的详解:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Conv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, groups=1, bias=False):
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding=(kernel_size - 1) // 2, groups=groups, bias=bias)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.act = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.bn(x)
x = self.act(x)
return x
class Bottleneck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, shortcut=True, groups=1, expansion=0.5):
super(Bottleneck, self).__init__()
hidden_channels = int(out_channels * expansion)
self.conv1 = Conv(in_channels, hidden_channels, 1)
self.conv2 = Conv(hidden_channels, out_channels, 3, groups=groups)
self.shortcut = shortcut and in_channels == out_channels
if self.shortcut:
self.shortcut_conv = Conv(in_channels, out_channels, 1)
def forward(self, x):
shortcut = x
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
if self.shortcut:
shortcut = self.shortcut_conv(shortcut)
x += shortcut
return x
class CSPDarknet(nn.Module):
def __init__(self, layers, channels=(32, 64, 128, 256, 512, 1024), expansion=0.5):
super(CSPDarknet, self).__init__()
self.in_channels = channels[0]
self.conv1 = Conv(3, self.in_channels, kernel_size=3, stride=1)
self.stages = nn.ModuleList()
for i, (in_channels, out_channels) in enumerate(zip(channels[:-1], channels[1:])):
if i == 0:
self.stages.append(nn.Sequential(
Conv(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=2),
Bottleneck(out_channels, out_channels, groups=1, expansion=1)))
else:
self.stages.append(nn.Sequential(
Conv(in_channels, out_channels // 2, kernel_size=1),
Bottleneck(out_channels // 2, out_channels // 2, groups=1, expansion=1),
Conv(out_channels // 2, out_channels // 2, kernel_size=1),
Bottleneck(out_channels // 2, out_channels // 2, groups=1, expansion=1),
Conv(out_channels // 2, out_channels, kernel_size=1),
Bottleneck(out_channels, out_channels, groups=1, expansion=1)))
self.stages.append(Conv(out_channels * 2, out_channels, kernel_size=1))
self.init_weights()
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.stages[0](x)
route = x
x = self.stages[1](x)
x = self.stages[2](x)
x = self.stages[3](x)
x = self.stages[4](x)
x = self.stages[5](x)
return route, x
def init_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
nn.init.constant_(m.weight, 1)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
class YOLOv5(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80, expansion=0.5, width_mult=1.0):
super(YOLOv5, self).__init__()
channels = (64, 128, 256, 512, 1024)
channels = [int(c * width_mult) for c in channels]
self.backbone = CSPDarknet(layers=[1, 2, 8, 8, 4], channels=channels, expansion=expansion)
self.num_classes = num_classes
self.num_anchors = 3
self.num_attrib = num_classes + 5
self.heads = self._make_head(channels)
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
outputs = []
for i, head in enumerate(self.heads):
outputs.append(head(x))
return outputs
def _make_head(self, channels):
heads = nn.ModuleList()
for i in range(3):
heads.append(nn.Sequential(
Conv(channels[-1], channels[-1] // 2, kernel_size=1),
Conv(channels[-1] // 2, channels[-1], kernel_size=3),
Conv(channels[-1], channels[-1] // 2, kernel_size=1),
Conv(channels[-1] // 2, channels[-1], kernel_size=3),
Conv(channels[-1], self.num_attrib * self.num_anchors, kernel_size=1, bias=True)))
return heads
```
以上是 Yolov5 的网络结构代码的详解。代码中包含了一些常用的卷积和规范化层,还有 CSPDarknet 和 YOLOv5 的主要结构。YOLOv5 的网络结构包括了主干网络 CSPDarknet 和三个输出头,每个输出头负责预测不同尺度的目标框。在 forward 方法中,通过对主干网络和输出头进行调用,得到最终的输出结果。
这部分代码只是 Yolov5 网络结构的实现,模型的训练和推理过程还需要其他的代码进行支持。希望这些信息能够帮助到你!如有任何疑问,请随时提出。
Yolov5代码详解
Yolov5代码是一个用于目标检测的深度学习模型。通过引用和,我们可以了解到Yolov5代码的整体结构和文件夹的作用。代码的主要部分包括data文件夹、scripts文件夹和dataset文件夹。
在data文件夹中,我们可以找到用于配置训练集、测试集和验证集路径的yaml文件,还包括一些官方提供的测试图片。如果你要训练自己的数据集,需要修改yaml文件中的相关配置。但是建议将自己的数据集放在yolov5项目的同级目录下,而不是放在data文件夹中。
scripts文件夹中存放着下载数据集的shell命令,可以用来帮助你下载所需的数据集。
dataset文件夹中包含训练集和验证集的图片路径,你需要根据自己的数据集路径进行修改。例如,train字段指定了训练集图片所在的路径,val字段指定了验证集图片所在的路径。你需要将这些路径修改为你自己数据集的路径。
通过以上的引用信息,我们可以了解到Yolov5代码的整体结构和文件夹的作用。这些信息可以帮助你理解Yolov5代码的工作原理,并进行自己的训练和测试。