YOLOV5入门教程-yolov5s.yaml文件
一、YAML的定义
YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类友好的数据序列化格式，用于表示数据结构和配置文件。以下是 YAML 文件的一些概述信息：
可读性强：YAML 使用缩进和结构化方式来表示数据，易于阅读和编写。它注重易读性，鼓励使用人类可读的格式。
轻量级：YAML 是一种轻量级的标记语言，相对于 XML 和 JSON，它更简洁、易理解，适合表示复杂的数据结构。
支持数据类型：YAML 支持常见的数据类型，如字符串、整数、浮点数、布尔值、列表和对象（映射），可以灵活地表示各种数据结构。
扩展性：YAML 具有很强的扩展性，可以通过自定义标签和类型来扩展其功能，满足不同应用场景的需求。
用途广泛：YAML 文件常用于配置文件、数据传输、API 接口定义、服务器管理和版本控制等领域，易于与各种编程语言和工具进行集成和解析。
二、参数设定
# Parameters nc: 80 # number of classes #数据种类 depth_multiple: 0.33 # model depth multiple #控制层的重复次数 width_multiple: 0.50 # layer channel multiple #控制输出特征图的通道数
nc: 80
- 解释: 这个参数表示模型需要检测的目标类别数。在COCO数据集上，
nc通常设置为80，因为COCO数据集包含80个类别。- 用途: 决定了模型输出层的维度大小，即每个特征点的预测类别数量。
depth_multiple: 0.33
- 解释: 这个参数控制模型的深度，是一个深度倍率系数。它通过调整每个模块（例如卷积层、残差块等）的重复次数，来影响模型的深度。
- 用途: 在不同规模的YOLO模型中（例如YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l等），通过调整
depth_multiple可以生成不同深度的模型。较大的值会生成更深的网络，捕捉更多的特征，但也会增加计算成本。width_multiple: 0.50
- 解释: 这个参数控制模型每一层输出特征图的通道数，是一个宽度倍率系数。它通过调整每一层的通道数来影响模型的宽度。
- 用途: 类似于深度倍率，不同的YOLO模型通过调整
width_multiple来生成不同宽度的模型。较大的值会增加每一层的通道数，从而增加模型的表达能力，但也会增加计算和内存的需求。这些参数允许用户在YOLOv5模型的规模、计算复杂度和性能之间进行权衡，以满足不同应用场景的需求。例如，较小的模型（如YOLOv5s）使用较小的
depth_multiple和width_multiple，适用于资源受限的环境，而较大的模型（如YOLOv5x）则使用更大的系数，适用于对精度要求较高的场景。
三、先验框（anchors）配置
#先验配置框 anchors: #9个anchor，其中P表示特征图的层级，P3/8该特征图缩放为1/8 是第三层特征 - [10, 13, 16, 30, 33, 23] # P3/8 检测小网络 52*52 - [30, 61, 62, 45, 59, 119] # P4/16 检测中目标 26*26 - [116, 90, 156, 198, 373, 326] # P5/32 检测大目标 13*13先验框（anchors）配置
anchors:
- YOLOv5中使用了9个先验框，这些框分布在三个不同的特征图层上，分别用于检测不同大小的目标。
P3/8（52x52特征图）:
- anchors:
[10, 13, 16, 30, 33, 23]- 解释: 这些anchor用于P3/8层的特征图上，这一层的特征图是原始输入图像下采样8倍得到的，尺寸通常为52x52。这个层级的特征图适合检测小目标。
P4/16（26x26特征图）:
- anchors:
[30, 61, 62, 45, 59, 119]- 解释: 这些anchor用于P4/16层的特征图上，这一层的特征图是原始输入图像下采样16倍得到的，尺寸通常为26x26。这个层级的特征图适合检测中等大小的目标。
P5/32（13x13特征图）:
- anchors:
[116, 90, 156, 198, 373, 326]- 解释: 这些anchor用于P5/32层的特征图上，这一层的特征图是原始输入图像下采样32倍得到的，尺寸通常为13x13。这个层级的特征图适合检测大目标。
作用
多尺度检测: 通过在不同尺度的特征图上使用不同大小的先验框，YOLOv5能够在一次前向传播中检测出不同大小的目标。这种多尺度的特征图和anchor设置，使得YOLOv5在检测小目标、中等目标和大目标时都具有较好的性能。
anchors匹配目标: 在训练过程中，模型会尝试将预测的边界框与这些预定义的anchors进行匹配，通过调整和学习anchors的偏移量来预测最终的目标框。因此，精心设计的anchors能够显著提高模型的检测准确性。
可能会有人和我有一样的疑问，为什么小的特征图对应大的感受野，接下来是我的一些想法。
在目标检测中，特征图的尺寸和检测目标的大小之间有一个重要的关系。特征图尺寸较大时，它通常用于检测较小的目标，这是由卷积神经网络的架构和特征提取过程决定的。以下是为什么小目标特征图尺寸较大的原因：
高分辨率特征图保留更多细节：
- 小目标通常只占图像中的很小一部分，如果特征图的分辨率太低，可能会导致这些小目标的信息在下采样的过程中丢失。因此，需要较大的特征图尺寸来保留足够的空间分辨率，从而捕捉到这些细节。
多尺度特征金字塔：
- 在YOLOv5等模型中，特征金字塔用于不同尺度的目标检测。较浅的层（例如P3/8）具有较高的空间分辨率，因为这些层在网络中经过的下采样次数较少，因此特征图的尺寸较大。由于这些层保留了更多的原始图像信息，特别适合用于检测小目标。
检测小目标需要更多的位置信息：
- 小目标在图像中占据的像素较少，因此为了准确定位这些目标，网络需要在特征图上保持较高的分辨率，以便能够在更精细的尺度上进行定位和分类。
特征图尺寸与下采样率的关系：
- 特征图的尺寸通常是原始输入图像尺寸的某个比例（例如1/8、1/16、1/32等）。较大的特征图（如1/8）意味着下采样率较小，这样可以更好地保留图像中的细节信息，这对于检测小目标是必要的。
因此，小目标的检测依赖于特征图的高分辨率，这样才能捕捉到足够的细节信息进行准确的检测和定位。较大的特征图尺寸为小目标的检测提供了必要的空间信息和精度。
四、backbone部分
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, 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 ]
在YOLOv5的配置文件中，
backbone部分的每一行都用一个列表来定义网络层或模块。这个列表包含四个元素，分别是[from, number, module, args]，它们的含义如下：
from:
- 含义: 指定该层或模块的输入来自哪一层的输出。
- 解释:
-1表示当前层的输入来自上一层的输出。-2表示当前层的输入来自前两层的输出，以此类推。- 还可以是一个列表，如
[-1, -3]，表示该层的输入来自两个前面的层，将这些层的输出进行拼接（通常在某些复杂结构中使用，如跨层连接）。number:
- 含义: 表示该模块或层重复的次数。
- 解释:
- 对于一些复杂的模块（如CSP结构中的C3模块），可以通过这个参数指定在当前层中重复执行多少次。
- 对于简单的卷积层，如果
number为1，则该层只执行一次。module:
- 含义: 指定使用的模块类型。
- 解释:
- 例如，
Conv表示卷积层，C3表示CSP结构中的一个模块，SPPF表示空间金字塔池化模块等。- 这些模块是在YOLOv5代码中预定义好的，表示不同的神经网络层或结构。
args:
- 含义: 为该层或模块提供的参数列表。
- 解释:
- 例如，对于卷积层（
Conv），参数可能包括卷积核的数量、卷积核的大小、步长、填充等。- 对于其他模块（如C3或SPPF），参数可能包括输出通道数、池化核大小等。
- 这些参数会根据模块的类型不同而有所不同，并且它们会直接传递给模块的构造函数。
示例解读
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]
- from:
-1表示该层的输入来自上一层的输出。- number:
1表示该层只执行一次。- module:
Conv表示这是一个卷积层。- args:
[128, 3, 2]，表示该卷积层的参数，其中128是输出通道数，3是卷积核大小，2是步长。通过这四个参数，YOLOv5的配置文件可以灵活地定义网络的每一层结构，确保模型的可配置性和灵活性。
backbone的结构
- 格式说明:
- 每一行代表一个层或模块，格式为
[from, number, module, args]。- from: 表示输入来自哪个层的输出，
-1表示来自前一层的输出。- number: 表示该模块重复的次数。
- module: 指定使用的模块类型，如
Conv、C3、SPPF等。- args: 该模块的参数列表。
具体配置
[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] （第0层，P1/2）:
- 解释: 这一层是一个卷积层（
Conv），输入来自前一层（-1），卷积核数量为64，卷积核大小为6，步长为2，填充为2。这个层负责初步的特征提取，特征图下采样到原图的1/2。[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] （第1层，P2/4）:
- 解释: 这一层也是一个卷积层，输入来自上一层，卷积核数量为128，卷积核大小为3，步长为2。这个层进一步提取特征，同时将特征图下采样到原图的1/4。
[-1, 6, C3, [256]]:
- 解释: 这一层是一个
C3模块，它是YOLOv5中的一个残差结构，包含多个卷积层和跨层连接。这个模块有6个重复单元，卷积核数量为256。它用于提取更高层次的特征，同时保持特征的丰富性。[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] （第5层，P4/16）:
- 解释: 这是一个卷积层，输入来自上一层，卷积核数量为512，卷积核大小为3，步长为2。这个层进一步下采样特征图，将其缩小到原图的1/16，用于检测中等大小的目标。
[-1, 9, C3, [512]]:
- 解释: 这一层是一个
C3模块，有9个重复单元，卷积核数量为512。继续在较小的特征图上提取更高层次的特征。[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] （第7层，P5/32）:
- 解释: 这是一个卷积层，卷积核数量为1024，卷积核大小为3，步长为2。它将特征图进一步下采样到原图的1/32，这对于检测大目标非常重要。
[-1, 3, C3, [1024]]:
- 解释: 这一层是一个
C3模块，有3个重复单元，卷积核数量为1024。用于在较小分辨率的特征图上进一步提取复杂特征。[-1, 1, SPPF, [1024, 5]]:
- 解释: 最后一层是
SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）层，它使用多个不同尺度的池化操作来进一步提取特征并聚合空间信息，卷积核数量为1024，池化核大小为5。这一层有助于提升模型对多尺度目标的感知能力。详细对上面层的分析
1. 输入图像
- 输入尺寸: 640 x 640 x 3
- 说明: 输入是一个3通道的RGB图像，尺寸为640x640。
2. Layer 0: Conv
[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] # 0-P1/2 -> 320x320x64
from:
-1，表示输入来自上一层，即输入图像。number:
1，表示执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[64, 6, 2, 2]
64: 输出通道数。6: 卷积核大小为6x6。2: 步长为2，意味着特征图尺寸缩小一半。2: 填充为2。输出: 320 x 320 x 64
3. Layer 1: Conv
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 -> 160x160x128
from:
-1，表示输入来自上一层（Layer 0）。number:
1，表示执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[128, 3, 2]
128: 输出通道数。3: 卷积核大小为3x3。2: 步长为2，特征图尺寸缩小一半。- 默认填充为1（因卷积核为3x3，步长为2）。
输出: 160 x 160 x 128
4. Layer 2: C3
[-1, 6, C3, [256]] # -> 160x160x256
from:
-1，输入来自上一层（Layer 1）。number:
6，表示C3模块重复6次。module:
C3，这个模块是YOLOv5中用于捕捉更多特征的模块，它包含残差连接和多个卷积层。args:
[256]
256: 输出通道数。输出: 160 x 160 x 256
5. Layer 3: Conv
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 -> 80x80x512
from:
-1，输入来自上一层（Layer 2）。number:
1，表示执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[512, 3, 2]
512: 输出通道数。3: 卷积核大小为3x3。2: 步长为2，特征图尺寸缩小一半。输出: 80 x 80 x 512
6. Layer 4: C3
[-1, 9, C3, [512]] # -> 80x80x512
from:
-1，输入来自上一层（Layer 3）。number:
9，表示C3模块重复9次。module:
C3模块。args:
[512]
512: 输出通道数。输出: 80 x 80 x 512
7. Layer 5: Conv
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 -> 40x40x1024
from:
-1，输入来自上一层（Layer 4）。number:
1，表示执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[1024, 3, 2]
1024: 输出通道数。3: 卷积核大小为3x3。2: 步长为2，特征图尺寸缩小一半。输出: 40 x 40 x 1024
8. Layer 6: C3
[-1, 3, C3, [1024]] # -> 40x40x1024
from:
-1，输入来自上一层（Layer 5）。number:
3，表示C3模块重复3次。module:
C3模块。args:
[1024]
1024: 输出通道数。输出: 40 x 40 x 1024
9. Layer 7: SPPF
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 -> 40x40x1024
from:
-1，输入来自上一层（Layer 6）。number:
1，表示SPPF模块执行一次。module:
SPPF，空间金字塔池化快速模块（Spatial Pyramid Pooling - Fast）。args:
[1024, 5]
1024: 输出通道数。5: 池化核大小。输出: 40 x 40 x 1024
总结
这段
backbone共有9个层次，每个层次逐步提取图像特征并下采样。最后输出的特征图尺寸为40x40，通道数为1024。这个特征图包含了从输入图像中提取到的高层次特征，准备在后续的网络层中用于目标检测。
五、head部分
# 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) ]这段代码定义了YOLOv5 v6.0版本中的“head”部分，即检测头。检测头的作用是将从backbone中提取的特征进一步处理，生成最终的目标检测结果，包括目标的位置和类别。这部分代码通过特定的结构将不同尺度的特征图拼接和处理，最后输出检测结果。以下是详细的解释：
1. Layer 0: Conv
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]]
from:
-1，输入来自上一层（backbone的最后一层）。number:
1，表示执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[512, 1, 1]
512: 输出通道数。1: 卷积核大小为1x1。1: 步长为1。输出: 通道数为512的特征图。
2. Layer 1: Upsample
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
from:
-1，输入来自上一层。number:
1，表示执行一次上采样操作。module:
nn.Upsample，上采样层。args:
[None, 2, "nearest"]
None: 保持输入的通道数不变。2: 上采样倍率为2，特征图尺寸放大一倍。"nearest": 使用最近邻插值进行上采样。输出: 特征图尺寸变为上一层的2倍，通道数保持不变。
3. Layer 2: Concat
[[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
from:
[-1, 6]，输入来自上一层和backbone中的P4层（倒数第4层）。number:
1，表示执行一次拼接操作。module:
Concat，特征拼接层。args:
[1]，在通道维度上拼接。输出: 将来自head的上采样特征图与backbone的P4层特征图进行拼接。
4. Layer 3: C3
[-1, 3, C3, [512, False]]
from:
-1，输入来自上一层的拼接结果。number:
3，表示C3模块重复3次。module:
C3模块。args:
[512, False]
512: 输出通道数。False: 不使用残差连接。输出: 提取拼接特征后的高层次特征，通道数为512。
5. Layer 4: Conv
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]]
from:
-1，输入来自上一层。number:
1，执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[256, 1, 1]
256: 输出通道数。1: 卷积核大小为1x1。1: 步长为1。输出: 特征图通道数减少到256。
6. Layer 5: Upsample
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
from:
-1，输入来自上一层。number:
1，执行一次上采样操作。module:
nn.Upsample，上采样层。args:
[None, 2, "nearest"]
None: 保持输入的通道数不变。2: 上采样倍率为2，特征图尺寸放大一倍。"nearest": 使用最近邻插值进行上采样。输出: 特征图尺寸变为上一层的2倍，通道数保持不变。
7. Layer 6: Concat
[[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
from:
[-1, 4]，输入来自上一层和backbone中的P3层。number:
1，执行一次拼接操作。module:
Concat，特征拼接层。args:
[1]，在通道维度上拼接。输出: 将来自head的上采样特征图与backbone的P3层特征图进行拼接。
8. Layer 7: C3
[-1, 3, C3, [256, False]] # 17 (P3/8-small)
from:
-1，输入来自上一层的拼接结果。number:
3，表示C3模块重复3次。module:
C3模块。args:
[256, False]
256: 输出通道数。False: 不使用残差连接。输出: 提取拼接特征后的高层次特征，通道数为256。这一层输出的特征图用于检测小目标。
9. Layer 8: Conv
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
from:
-1，输入来自上一层。number:
1，执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[256, 3, 2]
256: 输出通道数。3: 卷积核大小为3x3。2: 步长为2，特征图尺寸缩小一半。输出: 将特征图尺寸缩小一半，通道数保持为256。
10. Layer 9: Concat
[[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P4
from:
[-1, 14]，输入来自上一层和head中的P4层（Layer 14）。number:
1，执行一次拼接操作。module:
Concat，特征拼接层。args:
[1]，在通道维度上拼接。输出: 将特征图与P4层的特征图拼接。
11. Layer 10: C3
[-1, 3, C3, [512, False]] # 20 (P4/16-medium)
from:
-1，输入来自上一层的拼接结果。number:
3，表示C3模块重复3次。module:
C3模块。args:
[512, False]
512: 输出通道数。False: 不使用残差连接。输出: 提取拼接特征后的高层次特征，通道数为512。这一层输出的特征图用于检测中等目标。
12. Layer 11: Conv
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
from:
-1，输入来自上一层。number:
1，执行一次卷积操作。module:
Conv，卷积层。args:
[512, 3, 2]
512: 输出通道数。3: 卷积核大小为3x3。2: 步长为2，特征图尺寸缩小一半。输出: 将特征图尺寸缩小一半，通道数保持为512。
13. Layer 12: Concat
[[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
from:
[-1, 10]，输入来自上一层和head中的P5层（Layer 10）。number:
1，执行一次拼接操作。module:
Concat，特征拼接层。args:
[1]，在通道维度上拼接。输出: 将特征图与P5层的