yolov5s.pt详解

YOLOv5s.pt 模型文件详解
模型配置文件解析
YOLOv5 的网络模型结构由位于 models 文件夹下的 YAML 文件定义[^1]。对于 YOLOv5s 版本而言，其对应的配置文件为 yolov5s.yaml。
该配置文件主要包含以下几个部分：

Backbone: 主干网络负责提取图像特征。
Neck (Head): 额外层用于增强特征表示能力并连接到检测头。
Hyperparameters (nc, depth_multiple, width_multiple): 定义类别数量以及控制模型深度和宽度的比例因子。

具体来说，在 yolov5s.yaml 中可以看到如下设置：
# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
...
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这些超参数决定了最终导出的 .pt 文件所代表的具体模型架构及其性能特点[^2]。
.pt 文件组成要素
.pt 是 PyTorch 序列化后的二进制格式，保存了整个训练好的神经网络状态字典（state_dict）、优化器信息以及其他元数据。当加载此文件时，可以恢复完整的模型实例以便推理或继续训练。
对于 YOLOv5s 来说，.pt 文件内含以下关键组成部分：

Model Architecture Definition

Backbone layers defined according to the configuration specified in yolov5s.yaml.
Detection heads configured similarly.

Pre-trained Weights

Trained weights corresponding to each convolutional and normalization layer within the network.

Auxiliary Information

Class names, anchor box sizes specific to this variant of YOLOv5 which are crucial during post-processing steps like non-max suppression.