YOLOv5 - yolov5s.yaml 文件

news2024/11/8 19:32:41

 

基于深度学习的目标检测模型的结构:输入->主干->脖子->头->输出。主干网络提取特征,脖子提取一些更复杂的特征,然后头部计算预测输出。

YOLOv5网络结构主要由以下几部分组成:
骨干网络(Backbone) :Backbone:骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)_上完成预训练,拥有预训练参数的卷积神经网络,例如: ResNet-50、 Darknet53等
颈部网络(Neck):Neck:颈部网络,在Backone和Head之间, 会添加一-些用于收集不同阶段中特征图的网络层。
头部网络(Head):主要用于预测目标的种类和位置(bounding boxes)

 YOLOv5的配置文件(通常是`.yaml`文件)包含了用于训练和测试YOLOv5模型的各种参数和超参数设置。

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
  •     nc 表示 "number of classes",即目标检测任务中的类别数量。
  •    depth_multiple 是模型深度的倍数,它用于调整YOLOv5的网络深度。在这里,它被设置为0.33,意味着模型的深度将是标准深度的1/3。
  •    width_multiple 是模型通道宽度的倍数,它用于调整YOLOv5的通道宽度。

 

anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

anchors 参数包含了一组锚框(anchor boxes),每个锚框是一个宽度和高度的列表。这些锚框通常是在不同尺度的特征图上使用的,以便模型可以检测不同大小的目标。

每行对应一个不同尺度的特征图。在这个示例中,有三个不同尺度的特征图,分别是P3/8、P4/16和P5/32。每个特征图使用两个锚框,因此每个特征图有两行,每行包含了两个锚框。

每个锚框的宽度和高度的值是按顺序排列的,这些值通常是根据目标数据集和任务来选择的。

  1. 作用

    • 提供不同尺度的预定义边界框,以适应不同大小的目标。这些锚框有助于模型精确地定位目标的位置。

    • 通过使用不同比例的锚框,模型可以更好地处理大尺寸和小尺寸的目标。

  2. 如何使用

    • 在训练YOLOv5模型时,anchors参数会被用于计算目标检测框的损失函数。模型会预测每个锚框的位置和类别,然后使用这些预测值与真实目标框进行比较,从而计算损失。

    • 模型会根据训练数据自动调整锚框,以便更好地适应目标的大小和形状。训练过程中,模型会学习如何根据预测值来调整锚框,以提高检测准确性。

    • 在推理(测试)阶段,模型使用这些锚框来生成目标检测框。它会使用预测的坐标偏移量和锚框的宽度、高度来确定目标框的位置。模型会使用类别预测来确定目标的类别。

    • 锚框的选择和调整通常会影响模型的性能和准确性。如果数据集包含特定尺寸和比例的目标,可以根据数据集的特点来选择或优化锚框的值,以获得更好的检测性能。

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]
  1. [[from, number, module, args]]:这个部分包含了一系列的网络模块,每个模块由一个列表表示。每个模块描述了一个阶段或层的配置。

  2. [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]:这是第一个模块,它执行卷积操作。具体来说,它执行了以下操作:

    • from:-1 表示从上一个阶段继承特征图。
    • number:1 表示只有一个卷积层。
    • module:Conv 表示卷积层。
    • args:[64, 6, 2, 2] 包含了卷积层的参数,包括输出通道数(64)、卷积核大小(3x3),步幅(2),和填充(2)等。
  3. [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]:这是第二个模块,它也是一个卷积层,输出通道数为128,卷积核大小为3x3,步幅为2。

  4. [-1, 3, C3, [128]]:这是一个C3模块,它执行一系列的卷积操作以提取特征。[-1, 3, C3, [128]]中的3表示它包含3个卷积层,[128]表示输出通道数。

  5. 类似地,接下来的模块定义了主干网络中的其他阶段,每个阶段包括不同数量的卷积层和特定的配置。

  6. [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]:最后一个模块是SPPF(Spatial Pyramid Pooling with Fused),它执行空间金字塔池化操作。这个操作用于捕获不同尺度的上下文信息,以提高模型的感知能力。

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

 

  1. [[from, number, module, args]]:这个部分包含了一系列的网络模块,每个模块由一个列表表示。每个模块描述了一个阶段或层的配置。

  2. [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]]:这是第一个模块,它执行一个卷积操作。具体来说,它执行了以下操作:

    • from:-1 表示从上一个阶段继承特征图。
    • number:1 表示只有一个卷积层。
    • module:Conv 表示卷积层。
    • args:[512, 1, 1] 包含了卷积层的参数,包括输出通道数(512)、卷积核大小(1x1),步幅(1)等。
  3. [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]:这个模块执行上采样操作,将特征图的分辨率增加两倍。

  4. [[-1, 6], 1, Concat, [1]]:这个模块使用Concat操作,将来自主干网络的P4特征图与当前特征图进行连接。

  5. [-1, 3, C3, [512, False]]:这是一个C3模块,它包含了一系列卷积操作,用于处理特征。[512, False]表示输出通道数为512。

  6. 类似地,接下来的模块定义了头部网络中的其他阶段,每个阶段包括不同数量的卷积层和特定的配置。

  7. [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]]:最后一个模块是Detect模块,用于执行目标检测。它将来自不同尺度的特征图(P3、P4、P5)进行连接,以便进行目标检测。nc表示类别的数量,anchors表示锚框的配置。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1164576.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JAVA虚拟机-第2章 Java自动内存管理-异常实践

Java堆溢出 堆的参数设置&#xff1a;将堆的最小值-Xms参数与最大值-Xmx参数设置 public class HeapOOM {static class OOMObject {}public static void main(String[] args) {List<OOMObject> list new ArrayList<OOMObject>();while (true) {list.add(new OO…

FRI及相关SNARKs的Fiat-Shamir安全

1. 引言 本文主要参考&#xff1a; Alexander R. Block 2023年论文 Fiat-Shamir Security of FRI and Related SNARKsAlbert Garreta 2023年9月在ZK Summit 10上分享 ZK10: Fiat-Shamir security of FRI and related SNARKs - Albert Garreta (Nethermind) 评估参数用的Sage…

【Git企业开发】第五节.远程操作

文章目录 前言一、理解分布式版本控制系统二、远程仓库 2.1 新建远程仓库 2.2 克隆远程仓库 2.3 向远程仓库推送 2.4 拉取远程仓库总结 前言 一、理解分布式版本控制系统 我们目前所说的所有内容(工作区&#xff0c;暂存区&#xff0c;版本库等等)&#x…

100G QSFP28 BIDI LR1光模块最新解决方案

上期文章我们有介绍到100G QSFP28 BIDI ER1 Lite光模块&#xff0c;本期内容我们将继续为大家介绍100G光模块系列的100G QSFP28 BIDI LR1光模块。这款产品同样也在易天ECOC光通讯展展出&#xff0c;下面跟着小易一起来看看吧&#xff01; 易天光通信的100G QSFP28 BIDI LR1单纤…

【Linux学习笔记】进程概念(中)

1. 操作系统的进程状态2. Linux操作系统的进程状态3. 僵尸进程4. 孤儿进程5. 进程优先级5.1. 优先级是什么和为什么要有优先级5.2. Linux中的进程优先级 6. 进程切换7. 环境变量7.1. 环境变量的认识7.2. 环境变量相关的命令7.3. 环境变量和本地变量7.4. 命令行参数7.5. 获取环境…

突破防火墙的一种方法

当Linux防火墙阻止来自某个ip的数据时&#xff0c;它应该是根据ip数据报里“源IP地址”字段取得的对方ip吧&#xff0c;那对方就不能通过篡改“源IP地址”来绕过防火墙吗&#xff1f;NAT模式下的路由器就修改了这个字段。 但这样的话&#xff0c;攻击者是收不到服务器返回的数…

通过内网穿透分享本地电脑上有趣的照片:部署piwigo网页

通过cpolar分享本地电脑上有趣的照片&#xff1a;部署piwigo网页 文章目录 通过cpolar分享本地电脑上有趣的照片&#xff1a;部署piwigo网页前言1.Piwigo2. 使用phpstudy网页运行3. 创建网站4. 开始安装Piwogo5. 设定一条内网穿透数据隧道6. 与piwigo网站绑定7. 在创建隧道界面…

k8s 多网卡方案multus

kubernetes 多网卡方案之 Multus_CNI 部署以及基本使用 一、multus cni 出现的背景 在k8s的环境中启动一个容器&#xff0c;默认情况下只存在两个虚拟网络接口&#xff08;loopback 和 eth0&#xff09;&#xff0c; loopback 的流量始终都会在本容器内或本机循环&#xff0c…

CSAPP BOMB LAB part2

bomb lab part2 phase3 汇编语法 switch 汇编版本 switch 例子: switch 使用 jump table movl 指令 cmpl指令是x86汇编语言中的一个比较指令&#xff0c;用于比较两个操作数的值。cmpl指令的格式如下&#xff1a; cmpl source, destinationsource和destination可以是…

为什么我电脑上C:\Windows\System32\config\regback文件夹是空的,怎么设置才能有备份文件

环境&#xff1a; Win10 专业版 19041 问题描述&#xff1a; 为什么我电脑上C:\Windows\System32\config\regback文件夹是空的&#xff0c;怎么设置才能有备份文件 解决方案&#xff1a; 微软说从 Windows 10 版本 1803 开始&#xff0c;系统注册表不再备份到 RegBack 文件…

第二章 线性表【数据结构与算法】【精致版】

第二章 线性表【数据结构与算法】【精致版】 前言版权第二章 线性表2.1 应用实例应用实例一 约瑟夫环问题(Josephus problem)应用实例二 一元多项式运算器 2.2 线性表的概念及运算2.2.1线性表的逻辑结构2.2.2 线性表的运算 2.3 线性表的顺序存储2.3.1 顺序表2.3.2 顺序表的基本…

网络安全进阶学习第二十一课——XXE

文章目录 一、XXE简介二、XXE原理三、XXE危害四、XXE如何寻找五、XXE限制条件六、XXE分类七、XXE利用1、读取任意文件1.1、有回显1.2、没有回显 2、命令执行&#xff08;情况相对较少见&#xff09;3、内网探测/SSRF4、拒绝服务攻击(DDoS)4.1、内部实体4.2、参数实体 八、绕过基…

制造企业如何三步实现进销存管理?

制造企业如何三步实现进销存管理&#xff1f; 一、什么是进销存软件&#xff1f; 进销存软件是一种针对制造业企业设计的管理软件系统&#xff0c;旨在协调和优化企业的生产、采购、销售以及库存管理等方面的活动。该系统的主要目标是提高企业的生产效率、降低库存成本、优化…

C++二分查找算法的应用:俄罗斯套娃信封问题

本文涉及的基础知识点 二分查找 题目 给你一个二维整数数组 envelopes &#xff0c;其中 envelopes[i] [wi, hi] &#xff0c;表示第 i 个信封的宽度和高度。 当另一个信封的宽度和高度都比这个信封大的时候&#xff0c;这个信封就可以放进另一个信封里&#xff0c;如同俄罗…

npm ERR! code ELIFECYCLE

问题&#xff1a; 一个老项目&#xff0c;现在想运行下&#xff0c;打不开了 npm install 也出错 尝试1 、使用cnpm npm install -g cnpm --registryhttps://registry.npm.taobao.org cnpm install 还是不行 尝试2、 package.json 文件&#xff0c;去掉 那个插件 chorm…

VS Code 开发 Spring Boot 类型的项目

在VS Code中开发Spring Boot的项目&#xff0c; 可以导入如下的扩展&#xff1a; Spring Boot ToolsSpring InitializrSpring Boot Dashboard 比较建议的方式是安装Spring Boot Extension Pack&#xff0c; 这里面就包含了上面的扩展。 安装方式就是在扩展查找 “Spring Boot…

​​​​​​​2022年上半年 软件设计师 上午试卷(33-68)

35 C 36 D 该题在2013年下半年考过类似的题目&#xff0c;从图中可见&#xff0c;页内地址的长度为12位&#xff0c;2124096&#xff0c;即4K&#xff0c;页号长度为21-12110&#xff0c;2101024&#xff0c;段号长度为31-22110&#xff0c;2101024。故正确答案为D。 37&#x…

传感器类总结(一)MPU9250 1原理介绍

1简介 MPU9250是一款9轴运动跟踪装置&#xff0c;在它3x3x1mm的封装中集成了3轴陀螺仪&#xff0c;3轴加速度计&#xff0c;3轴磁力计以及运动处理器&#xff08;DMP&#xff09;并且兼容 MPU6515。通过IIC&#xff0c;可以直接输出9轴的全部数据。因此它也是四轴姿态结算的基…

【LeetCode刷题-链表】--203.移除链表元素

203.移除链表元素 方法&#xff1a;定义一个节点指向头节点head&#xff0c;避免头结点单独操作 /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val val; }* …

哪个牌子的骨传导蓝牙耳机好?盘点市面上口碑最好的五款骨传导耳机

随着技术的发展&#xff0c;运动蓝牙耳机这个类别已经进化到了骨传导的形式&#xff0c;也受到了广大运动爱好者的一致好评&#xff0c;在日常运动中&#xff0c;也经常会看到佩戴骨传导耳机的消费者&#xff0c;但普通的骨传导耳机却表现并不是很好&#xff0c;所以在选购骨传…