yolov5.yaml
时间: 2025-02-20 07:28:00 浏览: 33
### YOLOv5 YAML 配置文件说明
#### 模型架构定义
YOLOv5 的模型配置主要通过 `.yaml` 文件来完成。此文件不仅规定了网络层的连接方式,还包括一些重要的超参数设置。对于 `models/yolov5s.yaml` 这样的具体实例而言,其内部结构清晰地反映了整个神经网络的设计思路[^1]。
```yaml
# Example of a simplified yolov5s.yaml structure
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
...
```
#### 关键参数解释
- **检测类别数 (`nc`)**
表示目标分类的数量,在标准 COCO 数据集上训练时通常设为 80。这决定了最后一层输出通道数目以及损失函数计算的方式[^3]。
- **模型深度倍增因子 (`depth_multiple`) 和 宽度倍增因子 (`width_multiple`)**
控制着每一阶段卷积层数量的比例缩放和平行分支数量的变化比例。较小值适用于轻量化版本;较大值则用于更复杂的变体如 YOLOv5l 或者 v5x。
- **锚框大小 (anchors)**
锚定框尺寸的选择直接影响到不同尺度物体识别的效果。预定义好的一组宽高比能够帮助算法更快收敛并提高精度。
- **优化器超参与学习率调度策略**
调整诸如动量、权重衰减系数等可以改善梯度下降过程中遇到的问题。而自定义的学习速率变化规律有助于找到全局最优解路径上的平衡点[^2]。
- **数据增强选项**
训练期间应用的各种图像变换操作(翻转、裁剪、颜色抖动等)均在此处设定。合理利用这些手段可有效提升泛化能力。
#### 结构描述部分
除了上述提到的关键项外,`.yaml` 文件还会详尽列出骨干网(`backbone`)和头部组件(`head`)的具体构成细节。例如:
```yaml
backbone:
[[-1, 1, Focus, [64]], ... ] # 各种模块按序排列组合而成
panorama:
[[-1, 9, C3, [512]], ... ]
```
每一对方括号内分别指定了前一层索引位置(-1代表最近添加的一层),重复次数(即该单元执行几遍), 类名及其构造所需的额外参数列表。
阅读全文
相关推荐
















