如何配置YOLOv5的yaml文件
时间: 2025-07-11 12:06:13 浏览: 3
在配置 YOLOv5 的 YAML 文件时,需要明确了解模型结构和训练参数的定义方式。YOLOv5 使用 `models` 文件夹下的 `.yaml` 文件来定义网络结构,这些文件包括 `yolov5n.yaml`、`yolov5s.yaml`、`yolov5m.yaml`、`yolov5l.yaml` 和 `yolov5x.yaml`,它们之间的主要区别在于 `depth_multiple` 和 `width_multiple` 两个参数的不同[^1]。
### 模型结构配置
在 YAML 文件中,`backbone` 和 `head` 部分用于定义模型的主要结构。例如:
```yaml
# YOLOv5 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 9, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
```
上述代码片段展示了如何定义一个简单的卷积神经网络作为检测器的主干部分。其中每一行代表一层网络,`from` 表示输入来自哪一层,`number` 是该层重复次数,`module` 是使用的模块类型,`args` 是传递给模块的参数。
对于 `head` 部分,通常会包含预测头的具体实现细节,如分类和回归任务所需的层。
### 训练参数配置
除了模型结构外,还需要在 YAML 文件中设置一些训练相关的参数,比如批量大小(batch size)、学习率(learning rate)等。这些参数直接影响到模型的训练效果和收敛速度。以下是一个示例:
```yaml
train:
img_size: 640 # 图像尺寸
batch_size: 16 # 批量大小
epochs: 300 # 总共训练轮数
workers: 8 # 数据加载线程数量
optimizer: AdamW # 使用的优化器
lr0: 0.01 # 初始学习率
lrf: 0.2 # 最终学习率比例
momentum: 0.937 # 动量
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减
warmup_epochs: 3 # 热身周期
...
```
通过合理调整这些超参数,可以显著提升模型的表现。值得注意的是,不同的数据集可能需要不同的参数设置,因此建议进行多次实验以找到最佳组合[^2]。
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