本博客只是对YOLOV5的文件结构进行简单介绍，适合刚入门的小白，若有不对的地方，还请多多包含。 本博客的写作初衷源于自己刚入门时，在网上找了很久，发现都没有对文件结构进行介绍的，自己一步一步摸索过来，对一个小白而言，需要花费蛮长的时间，因此在此写下这博客，希望能帮助刚入门的小白能更快的入门，更快的上手。

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

如何下载代码，就不过多交代，网上都有，这里我们直奔主题，在对下载后的压缩包进行解压后，整个项目的文件结构入下图所示：

.github文件夹打开后有两个文件夹如下图所示：

这两个文件夹我也不知道有什么作用，因为在用的过程中没有涉及到这两个文件，所以也没有太关注。

.idea文件夹打开后的目录如下图所示：

这里面的文件入门时也不是需要太关注，搞熟V5后可以研究看一下，目前我也不是很清楚。

data文件夹打开后如下图所示：

这个文件夹中，我们需要关注两个文件：coco.yaml和coco128.yaml文件，这两个文件是作者提供的数据集文件，我们在训练自己的数据集的时候，需要借用他的文件修改相应的参数，训练自己的数据集可参考（建议先看完本博客再点下面的链接）：https://blog.csdn.net/oJiWuXuan/article/details/107558286  或者  https://blog.csdn.net/Clay_Zhang/article/details/107079762

以上是我们下载时的data文件夹，在我们自己训练时，需要在data文件夹中新建几个文件，我项目中的data文件夹下的目录如下图所示：

inference文件夹只有一个images文件夹，打开如下：

images文件夹下只有两张图（应该是作者用于测试模型用的）：

inference文件夹的功能主要是用于存放我们测试的图像数据，和输出的图像数据，我自己的项目中的inference文件夹目录如下图所示：

imgges文件夹用于存放需要测试图像数据，output文件夹则为对应的检测输出文件。

models文件夹打开如下：

models文件夹中主要存放了V5各模型的权重文件，在models文件夹中，还有两个.py文件是非常需要关注的，如果你需要将训练好的模型部署到c++上，就需要用到这两个文件。

utils文件夹打开如下，主要包含了几个.py文件，这几个.py文件主要是一些函数文件。

weights文件夹下主要用于存放初始网络权重文件，打开如下：

我们在训练网络时，需要加载作者提供的初始权重文件，这样训练出来的网络效果会更好一些。

以上主要介绍了源码目录下的文件夹，下面再介绍一下文件夹之外的文件，如下标所示：

在介绍完文件夹后，其他的几个文件，作为小白而言，主要先关注三个文件，首先是train.py和test.py文件，两个文件是用于训练网络的，这是我们入门的第一步，先调试train.py文件中的参数对网络进行训练，然后用detect.py文件，加载训练好的权重，设置需要检测的图像数据运行即可完成测试。test.py文件是在训练过程中会调其中的函数，用于在训练过程中的验证。

以上是对整个V5文件目录的介绍，作为一位小白，也希望刚入门的小白看完后能有所帮助，在看完本博客后，至于如何训练自己的训练集，可参考博文：https://blog.csdn.net/oJiWuXuan/article/details/107558286  或者  https://blog.csdn.net/Clay_Zhang/article/details/107079762     亲测有用。