yolov5Backbone 替换
时间: 2025-04-21 20:47:09 浏览: 26
### 更换或修改 YOLOv5 的 Backbone 网络结构
#### 定义新的 Backbone 模块
为了将YOLOv5的Backbone更改为ShuffleNetV2,首先需要定义一个新的模型类来实现这个功能。这可以通过继承`torch.nn.Module`并重写其方法完成。
```python
import torch
from torchvision.models import shufflenet_v2_x1_0
class ShuffleNetV2_YOLO(torch.nn.Module):
def __init__(self, pretrained=True):
super(ShuffleNetV2_YOLO, self).__init__()
base_model = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=pretrained)
# 取消全连接层和其他不必要的部分
layers = list(base_model.children())[:-2]
self.backbone = torch.nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
return self.backbone(x)
```
此代码创建了一个名为 `ShuffleNetV2_YOLO`的新类,它基于预训练好的ShuffleNet V2模型构建[^1]。
#### 注册自定义模块到 YOLOv5 中
为了让YOLOv5框架识别新定义的Backbone,在项目中的适当位置导入该文件,并通过编辑配置文件使程序能够加载指定的Backbone架构。通常情况下是在`models/common.py`或其他类似的初始化脚本里加入如下语句:
```python
from .custom_backbones.shufflenetv2_yolo import ShuffleNetV2_YOLO as CustomBackBone
```
接着更新`yolov5/models/yolo.py`内的检测器构造函数以支持传入外部Backbone实例作为参数。
#### 配置 Backbone 参数
调整配置文件(通常是`.yaml`格式),设置所使用的Backbone名称以及任何必要的超参数。例如,在`data/hyps/hyp.scratch-low.yaml`中添加一行用于指示采用哪种类型的Backbone:
```yaml
backbone: 'CustomBackBone'
```
同时确保其他相关设定也进行了相应更改以便适应新的网络特性。
#### 使用新的 Backbone 进行训练/推理
最后一步就是利用上述改动后的环境来进行实际操作了。当运行训练命令时,只需按照常规流程执行即可;而对于推断过程,则需保证输入图片尺寸等条件满足新Backbone的要求。
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