在yolov5s.yaml中,backbone中的[-1,1,Conv,[1024,3,2]]是什么意思

在yolov5s.yaml中，backbone中的[-1,1,Conv,[1024,3,2]]表示一个卷积层(Convolutional layer)，其配置为：

-1: 表示使用默认的层编号，即自动分配编号。

1: 表示该层的输入来自上一层（即backbone的前一层）的输出。

Conv: 表示该层的类型为卷积层。

[1024,3,2]: 表示该卷积层的参数，具体含义为：

- 1024: 表示该层使用1024个卷积核。
- 3: 表示每个卷积核的大小为3x3。
- 2: 表示卷积步长为2。

因此，[-1,1,Conv,[1024,3,2]]表示一个使用1024个3x3卷积核和步长为2的卷积层，其输入来自backbone的前一层。

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在yolov5s.yaml中，backbone中的[-1,1,Conv,[512,3,2]]表示一个卷积层(Convolutional layer)，其配置为：

-1: 表示使用默认的层编号，即自动分配编号。

1: 表示该层的输入来自上一层（即backbone的前一层）的输出。

Conv: 表示该层的类型为卷积层。

[512,3,2]: 表示该卷积层的参数，具体含义为：

- 512: 表示该层使用512个卷积核。
- 3: 表示每个卷积核的大小为3x3。
- 2: 表示卷积步长为2。

因此，[-1,1,Conv,[512,3,2]]表示一个使用512个3x3卷积核和步长为2的卷积层，其输入来自backbone的前一层。

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在yolov5s.yaml中，backbone中的[-1,1,Conv,[128,3,2]]表示一个卷积层(Convolutional layer)，其配置为：

-1: 表示使用默认的层编号，即自动分配编号。

1: 表示该层的输入来自上一层（即backbone的前一层）的输出。

Conv: 表示该层的类型为卷积层。

[128,3,2]: 表示该卷积层的参数，具体含义为：

- 128: 表示该层使用128个卷积核。
- 3: 表示每个卷积核的大小为3x3。
- 2: 表示卷积步长为2。

因此，[-1,1,Conv,[128,3,2]]表示一个使用128个3x3卷积核和步长为2的卷积层，其输入来自backbone的前一层。