yolo12s.yaml下载
时间: 2025-05-03 15:33:16 浏览: 85
### 下载 YOLOv12 的配置文件 `yolo12s.yaml`
要下载与 YOLOv12 相关的配置文件 `yolo12s.yaml`,可以按照以下方法操作:
#### 方法一:通过 GitHub 存储库获取
如果该配置文件存在于指定的 GitHub 项目中,则可以直接访问该项目并查找对应的 YAML 文件。根据提供的链接[^1],进入仓库页面后,在项目的根目录或子目录下寻找名为 `yolo12s.yaml` 的文件。通常此类文件会位于 `/configs/` 或类似的路径下。
一旦找到文件位置,可以通过点击 "Raw" 按钮来查看未渲染的内容,并将其保存到本地计算机。例如,假设文件路径为 `https://github.com/sunsmarterjie/yolov12/blob/main/configs/yolo12s.yaml`,则可通过替换 URL 中的 `blob` 部分为 `raw` 来直接下载文件:
```plaintext
https://github.com/sunsmarterjie/yolov12/raw/main/configs/yolo12s.yaml
```
#### 方法二:手动创建配置文件
如果没有现成的 `yolo12s.yaml` 文件可供下载,可以根据已有的模板自行编写。以下是基于常见 YOLO 配置文件结构的一个示例[^2]:
```yaml
# Model configuration
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# Anchors
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# Backbone
backbone:
[[-1, 1, 'Conv', [64, 3]], [-1, 1, 'BottleneckCSP', [64]]]
# Head
head:
[[-1, 1, 'Detect', [nc, anchors]]]
```
此示例展示了如何定义类别数量 (`nc`)、锚框尺寸 (`anchors`) 和网络架构组件等内容。
#### 方法三:利用预训练模型加载工具
对于某些实现版本,可能无需单独下载配置文件即可完成初始化工作。例如,在 PyTorch 实现中,可调用内置函数加载特定型号及其关联设置[^3]。具体命令如下所示:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolo12s.pt') # 加载预训练权重及对应配置
```
上述代码片段将自动处理模型及相关资源(含配置项)的检索过程。
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