yolo.py改为三个输出

### 修改 YOLOv5 的 `yolo.py` 文件以实现三个输出 为了使YOLO模型具有多个输出层，在`yolo.py`文件中的网络定义部分需要做相应调整。具体来说，这涉及到修改检测头（Detection Head），使得它能够支持额外的特征图作为输出。 对于YOLOv5而言，其默认配置已经具备了多尺度预测的能力，即P3, P4 和 P5 层分别对应不同尺寸的感受野来进行目标检测[^1]。如果意图增加更多的输出分支，则需考虑如下方面： #### 1. 调整模型结构 在`models/yolo.py`中找到构建路径聚合网络(PANet)以及YOLOLayer的地方。通常情况下，这些操作是在`forward()`函数内部完成的。要新增加一个输出层，可以复制现有的其中一个输出支路，并对其进行必要的参数调整以便适应新的分辨率需求。 ```python class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors # 增加第三个输出层 self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch[:3]) if isinstance(anchors, list): self.anchor_grid = [ torch.tensor(a).view(self.nl, -1, 2).float() for a in zip(*reversed([[(ai * sj) / si for ai in ak] for ak, sj, si in zip(anchors[::-1], [8., 16., 32.][::-1], [s for s in shape])])) ] def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): out = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = out.shape # (bs, 255, 20, 20) ... ``` 这段代码展示了如何通过继承自PyTorch的`nn.Module`类来创建一个新的检测层实例。这里的关键在于理解`m`属性是如何被初始化为包含卷积层列表的形式；每个元素代表了一个特定尺度下的输出处理单元。当向此列表添加更多成员时，实际上就是在扩展模型的输出能力。 #### 2. 更新配置文件 除了直接编辑源码外，还可以通过对`.yaml`格式的配置文件做出更改间接影响最终的结果。例如，在`data/hyp.scratch.yaml`或其他类似的超参设定文档里适当调节网格大小(`grid_size`)等相关选项，从而让新加入的输出层能更好地服务于实际应用场景的需求。 #### 3. 测试与验证 最后一步也是至关重要的——确保所有的改动都经过充分测试并得到预期效果之前不要轻易部署上线。可以通过打印调试信息或者借助可视化工具直观感受各个阶段的数据流动情况，以此确认整个流程无误。