yolov5n6.yaml
时间: 2025-04-22 10:59:50 浏览: 29
### YOLOv5n6 模型配置文件解析
YOLOv5n6 是 YOLOv5 家族中的一个轻量化版本,其 YAML 配置文件定义了该模型的具体架构和参数设置。以下是 `yolov5n6.yaml` 文件的内容及其参数解释:
#### 基本信息
```yaml
# 参数 nc 表示分类的数量,默认情况下为 COCO 数据集的80类对象检测任务
nc: 80
# 参数 depth_multiple 和 width_multiple 控制网络深度和宽度的比例因子
depth_multiple: 0.33 # 模型深度比例因子
width_multiple: 0.25 # 模型宽度比例因子
```
这些超参用于调整模型复杂度,较小的比例因子意味着更少的计算量和更快的速度,但也可能导致性能下降。
#### 锚框设定
```yaml
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 头部使用的锚框尺寸
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 头部使用的锚框尺寸
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 头部使用的锚框尺寸
```
上述列表指定了三个尺度下的预设边界框形状,有助于提高不同大小目标物体的检测效果[^3]。
#### 主干网(Backbone)
```yaml
backbone:
[[-1, 1, 'Focus', {in_channels: 3, out_channels: 12}], # 输入图像通过 Focus 层处理成四倍缩小特征图
[-1, 1, 'Conv', {in_channels: 12, out_channels: 24}], # 卷积操作增加通道数量至24
...
]
```
此部分描述了从输入到瓶颈层之前的整个骨干网络结构,包括但不限于卷积层、池化层等组件。
#### 颈部(Neck)
```yaml
neck:
[[-1, 1, 'CSPDarknet'], # 使用 CSPDarknet 结构作为颈部增强特征提取能力
...
]
```
这部分负责连接主干与头部之间,并可能涉及路径聚合模块以加强多尺度表征学习。
#### 输出头(Head)
```yaml
head:
[[-1, 1, 'Detect', {nc: ${nc}, anchors: ${anchors}}]] # Detect 层完成最终预测输出
```
最后一段代码片段展示了如何构建检测头,其中 `${}` 符号表示引用前面已经声明过的变量值。
以上就是对于 `yolov5n6.yaml` 的基本介绍,具体实现细节可能会有所差异,请参照实际源码文档获取最新最准确的信息[^2]。
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