yolov5s.pt和yolov5s.yaml的区别是什么

YOLOv5 中 .pt 文件与 .yaml 配置文件的区别
.yaml 文件的作用
.yaml 文件用于定义YOLOv5模型的架构设置。这些文件存储于 models 文件夹内，具体描述了各个组件如骨干网（backbone）、颈部（neck）以及头部（head）。对于不同的YOLOv5变体——例如 yolov5n、yolov5s、yolov5m、yolov5l 和 yolov5x——尽管共享相同的网络结构设计，但通过调整 depth_multiple 和 width_multiple 参数来控制模型大小和计算量[^1]。
# Example of a simplified yaml file structure for yolov5 models
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
...
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.pt 文件的功能
相比之下，.pt 文件则是保存训练好的权重数据。当完成一次成功的训练过程之后，所得到的最佳或最后状态会被序列化成 PyTorch 的张量格式并存入此类文件之中。这意味着每一个 .pt 文件都包含了特定实例化的神经网络参数值，可以直接加载到相应的模型框架中执行推理任务而无需重新初始化随机权值。
import torch

# Load pretrained weights from pt file into the defined model architecture.
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
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