YOLOV5.yaml

YOLOv5.yaml 是 YOLOv5 模型的配置文件，用于指定模型的架构和超参数。该文件包含了模型的各个层的定义和参数设置。

以下是一个典型的 YOLOv5.yaml 的示例：

# YOLOv5模型配置

# 模型的输入图像尺寸
input_size: 640

# 训练时使用的数据集
train:
  # 数据集路径
  dataset: "data/train.yaml"
  # 批量大小
  batch_size: 16
  # 训练的总轮数
  epochs: 100

# 测试时使用的数据集
val:
  # 数据集路径
  dataset: "data/val.yaml"

# YOLOv5网络结构定义
model:
  # 网络层定义
  backbone:
    # 网络类型，可以是"yolov5s", "yolov5m", "yolov5l", "yolov5x"之一
    type: "yolov5s"
    # 输入通道数
    in_channels: 3

  neck:
    # neck部分的定义

  head:
    # head部分的定义

# 损失函数定义
loss:
  # 损失函数类型，可以是"giou", "ciou", "diou", "focal"之一
  type: "giou"

# 学习率设置
lr:
  # 初始学习率
  initial_lr: 0.01
  # 学习率衰减策略
  decay_type: cosine

# 其他训练参数设置
other_params:
  # 是否使用混合精度训练
  fp16: false
  # 权重衰减系数
  weight_decay: 0.0005

这只是一个简单的示例，实际的配置文件可能包含更多的细节和参数设置。不同的 YOLOv5 变体（如 yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x）可能会有不同的网络结构和超参数设置。