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前言1、参数配置2、anchors配置3、backbone4、head5、整体模型总结Reference
前言
源码： YOLOv5源码. 链接: 【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. \qquad YOLO V5不再采用.cfg配置文件了，而是使用了新的.yaml配置文件，方便进行基于函数式的模块化开发。下面会对模型配置文件 yolov5s.yaml 进行讲解。 先附上yolov5s的网络结构图：
\qquad
在打开模型配置文件的时候，有时候会显示一些乱码错误如：’utf’ 、'gbk’等字样，那通常是你的配置文件中有中文注释，所以报错。应该在打开配置文件的时候使用UTF-8的格式打开： 这个文件主要设置了三个参数，会用于模型搭建 yolo.py 文件中 如下：
\qquad
第二个参数是depth_multiple，用于控制模型的深度。通过深度参数 depth gain 在搭建每一层的时候，实际深度 = 理论深度( 每一层的参数n) * depth_multiple，这样就可以起到一个动态调整模型深度的作用。如下图： \qquad yolov5初始化了9个anchors，在三个Detect层使用（3个feature map）中使用，每个feature map的每个grid_cell都有三个anchor进行预测。分配的规则是：尺度越大的feature map越靠前，相对原图的下采样率越小，感受野越小，所以相对可以预测一些尺度比较小的物体，所有分配到的anchors越小；尺度越小的feature map越靠后，相对原图的下采样率越大，感受野越大，所以相对可以预测一些尺度比较大的物体，所有分配到的anchors越大。即可以在小特征图（feature map）上检测大目标，也可以在大特征图上检测小目标。 \qquad yolov5根据工程经验得到了这么3组anchors，对于很多数据集而言确实挺合适的。但是也不能保证这3组anchors就适用于所有的数据集，所有yolov5还有一个anchor进化的策略：使用k-means和遗传进化算法，找到与当前数据集最吻合的anchors。具体的代码细节可以看我的这篇博文链接: 【YOLOV5-5.x 源码解读】autoanchor.py。里面很详细的讲解了如何使用这个策略以及代码理解，这里就不多说了。 3、backbone backbone: # [from, number, module, args] # from表示当前模块的输入来自那一层的输出，-1表示来自上一层的输出 # number表示本模块重复的次数，1表示只有一个，3表示重复3次 # module: 模块名 [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2 [3, 32, 3] [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [32, 64, 3, 2] [-1, 3, C3, [128]], # 2 [64, 64, 1] [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [64, 128, 3, 2] [-1, 9, C3, [256]], # 4 [128, 128, 3] [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [128, 256, 3, 2] [-1, 9, C3, [512]], # 6 [256, 256, 3] [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [256, 512, 3, 2] [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]], # 8 [512, 512, [5, 9, 13]] [-1, 3, C3, [1024, False]], # 9 [512, 512, 1, False] # [nc, anchors, 3个Detect的输出channel] # [1, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]] ]\qquad 这是yolov5s的backbone，可以看到每一个模块算一行，每行都由四个参数构成。分别是： from：表示当前模块的输入来自那一层的输出，-1表示来自上一层的输出。number: 表示当前模块的理论重复次数，实际的重复次数还要由上面的参数depth_multiple共同决定，决定网络模型的深度。module：模块类名，通过这个类名去common.py中寻找相应的类，进行模块化的搭建网络。args: 是一个list，模块搭建所需参数，channel，kernel_size，stride，padding，bias等。会在网络搭建过程中根据不同层进行改变： BottleneckCSP, C3, C3TR: nn.BatchNorm2d:  Detect: 
4、head
YOLOv5 head = PANet+Detect # YOLOv5 head 作者没有区分neck模块，所以head部分包含了PANet+Detect部分 head: [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 10 [512, 256, 1, 1] [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], # 11 [None, 2, 'nearest'] [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # 12 cat backbone P4 [1] [-1, 3, C3, [512, False]], # 13 [512, 256, 1, False] [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 14 [256, 128, 1, 1] [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #15 [None, 2, 'nearest'] [[-1, 4], 1, Concat, [1]], # 16 cat backbone P3 [1] [-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small) [256, 128, 1, False] [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 18 [128, 128, 3, 2] [[-1, 14], 1, Concat, [1]], # 19 cat head P4 [1] [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium) [256, 256, 1, False] [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 21 [256, 256, 3, 2] [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # 22 cat head P5 [1] [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large) [512, 512, 1, False] [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # 24 Detect(P3, P4, P5) ]可以看到，和backbone的很像，也是由4个参数构成： from: 表示当前模块的输入来自那一层的输出，-1表示来自上一层的输出。不过这里可以为list，就是这层的输入由所层输出concat而来。number：表示当前模块的理论重复次数，实际的重复次数还要由上面的参数depth_multiple共同决定，决定网络模型的深度。module：模块类名，通过这个类名去common.py中寻找相应的类，进行模块化的搭建网络。args：也是是一个list，模块搭建所需参数，channel，kernel_size，stride，padding，bias等。 5、整体模型 from n params module arguments 0 -1 1 3520 models.common.Focus [3, 32, 3] 1 -1 1 18560 models.common.Conv [32, 64, 3, 2] 2 -1 1 18816 models.common.C3 [64, 64, 1] 3 -1 1 73984 models.common.Conv [64, 128, 3, 2] 4 -1 1 156928 models.common.C3 [128, 128, 3] 5 -1 1 295424 models.common.Conv [128, 256, 3, 2] 6 -1 1 625152 models.common.C3 [256, 256, 3] 7 -1 1 1180672 models.common.Conv [256, 512, 3, 2] 8 -1 1 656896 models.common.SPP [512, 512, [5, 9, 13]] 9 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False] 10 -1 1 131584 models.common.Conv [512, 256, 1, 1] 11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 12 [-1, 6] 1 0 models.common.Concat [1] 13 -1 1 361984 models.common.C3 [512, 256, 1, False] 14 -1 1 33024 models.common.Conv [256, 128, 1, 1] 15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 16 [-1, 4] 1 0 models.common.Concat [1] 17 -1 1 90880 models.common.C3 [256, 128, 1, False] 18 -1 1 147712 models.common.Conv [128, 128, 3, 2] 19 [-1, 14] 1 0 models.common.Concat [1] 20 -1 1 296448 models.common.C3 [256, 256, 1, False] 21 -1 1 590336 models.common.Conv [256, 256, 3, 2] 22 [-1, 10] 1 0 models.common.Concat [1] 23 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False] 24 [17, 20, 23] 1 67425 models.yolo.Detect [20, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]] 总结\qquad 搭配着yolo.py一起看，会更清晰每个参数的作用。 ReferenceCSDN 王吉吉丫: YOLOv5.yaml文件 & 超参详细介绍. – 2021.08.17 16:22 |
注意事项
\qquad
第一个是 nc（number of classes）数据集类别个数；
\qquad
第三个参数是width_multiple，用于控制模型的宽度。在模型中间层的每一层的实际输出channel = 理论channel(每一层的参数c2) * width_multiple，这样也可以起到一个动态调整模型宽度的作用。如下图： 
\qquad
这里的 depth_multiple 和 width_multiple 两个参数，这种通过一个参数动态调整网络规模的方法是从 EfficientNetV1 和 EfficientNetV2 得到的灵感，感兴趣的可以看一下。【本文地址】
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