一、YAML的定义YAML（YAMLAin'tMarkupLanguage）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：YAM

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters

#YOLOv5byUltralytics,AGPL-3.0license#Parametersnc:81#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]

YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道）文章目录YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道）前言一、改进模型修改YOLOv5s.yaml文件二、通道配置yolo.py

同学啊]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)目标：在YOLOv5s网络模型中，修改common.py、yolo.py、yolov5s.yaml

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SimAM.py一、SimAM.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module)

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加ShuffleAttention.py一、ShuffleAttention.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.parameterimportParameterclassShuffleAttention

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SE.py一、SE.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitclassSEAttention

原始yolov5s.yaml内容如下：#paramete

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

/models/yolov5s.yaml文件–提示2：C2模块与C3模块是非常相似的两个模块，我们要插入C2到模型当中，只需要找到哪里有C3模块，然后在其附近加上C2

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

创建虚拟环境1.3安装依赖2常用的注意力机制2.1SE注意力机制2.2CBAM注意力机制2.3ECA注意力机制2.4CA注意力机制3添加方式3.1修改common.py文件3.2修改yolo.py文件3.3修改yolov5s.yaml

/yolov5s.pt'--cfg'models\yolov5s.yaml'--data'./data/coco128.yaml'Debug参数设置方法1：直接代码中设置参数那么对

5、修改train.py中的参数、路径，其中如果用到yolov5s.yaml，需要修改其中的nc为当前的类别个数。

yolo源码注释1——文件结构yolo源码注释2——数据集配置文件yolo源码注释3——模型配置文件yolo源码注释4——yolo-py模型配置文件一般放在models文件夹下的XXX.yaml文件中，以yolov5s.yaml

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv5配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他4种模型都是在YOLOv5n的基础上不断加深、加宽网络使得网络规模扩大，在增强模型检测性能的同时增加了计算资源和速度消耗。出于对检测精度、模型大小、检测速度的综合考量，本文

yolov5中网络结构采用yaml配置文件，yolov5配置了4种模型，这篇我们以yolov5s.yaml为例来介绍其网络结构。目录1.yaml2.参数3.an

文章目录前言1、YOLOv5s-6.0组成2、YOLOv5s网络介绍2.1、参数解析2.2、YOLOv5s.yaml2.3、YOLOv5s网络结构图3、附件3.1、yolov5s.yaml解析表3.2、

#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.0license"每一行代表在某一层的anchor.一行的三组数字分别代表三个anchor的宽和高基准，且小的anchor应用在大特征图上，大的anchor应用在小特征图上。以输入图片大小640*640为例，最终提取三个特征图大小分别为80X80,40X40,20X20，那么：""""在YOLOv5Q中网络结构采用yaml作为配置文件，之前我们

更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏或我的个人主页查看YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件

目录以models/yolov5s.yaml为例我们一个一个来解释：补充：模型yaml文件中第四参数解释总结yolov5的代码模型构建是通过.yaml文件实现的，初次看上去会一头雾水，这里记录一下，也方便自己后面用到的时候查看

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制✅本周任务：将yolov5s网络模型中第4层的C3*2修改为C3*1，第6层的C3*3修改为C3*2。简单介绍：YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5s是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他3中模型都是在YOLOv5s的基础

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：夯实基础⭐⭐●语言：Python3、Pytorch3●时间：5月8日-5月12日要求：本周任务：将yolov5s网络模型中第4层的C32修改为C31，第6层的C33修改为C32。目录一、参数配置二、Anchors配置三、backbone四、Head一、参数配置#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.

深度学习训练营原文链接yolov5s.yaml源文件ParametersanchorsBackbone参数解释Head参考内容原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营

https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124665998yolov5代码解读--common.py_XiaoGShou的博客-CSDN博客上次对yolov5s.yaml

1、模型文件解读（yolov5s.yaml）Yolov5的网络模型结构由位于models文件夹下的yaml文件定义。

前言在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件，之前我们也介绍过，YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小，特征图的宽度最

前言在上一篇中，我们简单介绍了YOLOv5的配置文件之一yolov5s.yaml，这个文件中涉及很多参数，它们的调用会在这篇yolo.py和下一篇common.py中具体实现。

GlobalInformationEmbedding2.2Excitation:AdaptiveRecalibration3.SE-InceptionandSE-ResNet二、YOLOv5中添加SENet1.修改common.py2.修改yolo.py3.修改yolov5s.yaml

快速开始项目：准备自己的数据集创建对应的配置文件:'data/xx.yaml'修改预训练的配置文件：'models/yolov5s.yaml'下载最新预训练模型到weights目录下开始训练：pythontrain.py

train_val.py文件生成test.txttrain.txttrainval.txtval.txt2.利用voc_label.py文件将xml文件转换为txt文件3.配置文件（1）创建ab.yaml文件（2）修改yolov5s.yaml

importyamlimportosyolov5_yaml=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),"D:/pychpy/config/yolov5s.yaml

/models/yolov5s.yaml文件提示2：C2模块与C3模块是非常相似的两个模块，我们要插入C2到模型当中，

YOLOv5模型思想yolov5s.yaml文件配置变量#Parameters#检测的类别数nc:80#numberofclasses#控制网络的深度这两个参数决定了yolo模型的规模depth_multip

yolov5s.yaml文件以yolov5s.yaml为例其中有设置好的anchor每一行代表在某一层的anchor.一行的三组数字分别代表三个anchor的宽和高基准且小anchor是在大特征图上，大

任务提示：提示1:需要修改common.yaml、yolo.py、yolov5s.yaml文件。

目录一、YOLOv5s.yaml内容二、详解2.1参数配置2.2anchors2.3backbone2.4head三、如何调整模型一、YOLOv5s.yaml内容YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型

技术圈2）yolov5网络结构详解：https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/1080209332.代码详解，detect.py/train.py/yolov5s.yaml

YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,其中YOLOv5s是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他3种模型都是在YOLOv5s的基础上不断加深、加宽网络使得网络规模扩大，在增强模型检测性能的同时增加了计算资源和速度消耗。出于对检测精度、模型大小、检测速度的综合考量，本文选择YOLOv5s作为研究对象进行介绍。./mode

parser.add_argument('--weights',type=str,default=ROOT/'yolov5s.pt',help='initialweightspath')模型的参数配置,例如yolov5s.yaml

配置文件与超参数解析一、配置文件1.1模型的深度和宽度1.2Anchors1.3Backbone1.4Head二、初始化超参数2.1hpy超参数2.2训练超参数来源：YOLOv5深度剖析之配置与初始化超参数以yolov5s.yaml

官方代码运行报错|调参|训练自己的数据集参数调整运行报错排查dataset.py文件yolov5训练时，出现系数为nan和0的问题参数调整修改data/coco.yaml(或者是自己的文件名)例修改model/yolov5s.yaml

我的环境：●语言环境：Python3.8●编译器：Pycharm●数据集：coco128●深度学习环境：Pytorch一.参数配置：#Parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple·depth_multiple：控制子模块数量=

训练yolov5_6.2与yolov5_5.0比较采用高速场景图片：训练集：1758；验证集：500Cfg：path=models/yolov5s.yamlSingle-cls=True；imgsz

目录一、课题背景和开发环境开发环境二、参数配置三、anchors配置四、backbone五、head六、调整模型七、打印模型查看一、课题背景和开发环境第Y3周：yolov5s.yaml文件解读语言：Python3

里面其实就写了两个class，一个是Detect，一个是ModelModel首先我们看先看__init__初始化方法def__init__(self,cfg='yolov5s.yaml',ch=3,nc

Yolov5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5s是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他3种模型都是在YOLOv5的基础上不断加深、加宽网络是的网络规模扩大，在增强模型检测性能的同时，增加了计算资源和速度。处于对检测精度、模型大小以及检测速度的综合考量，本文对YOLOv5s进行研究。./models/yolov

目录0、简化流程1、给自己的数据集建立yaml文件2、修改yolov5s.yaml3、开始训练0、简化流程建立自己数据集的yaml文件→修改yolov5s.yaml文件→开始训练（可修改部分参数）1、给自己的数据集建立

一、默认锚定框Yolov5中默认保存了一些针对coco数据集的预设锚定框，在yolov5的配置文件*.yaml中已经预设了640×640图像大小下锚定框的尺寸（以yolov5s.yaml为例）：#anchorsanchors