配置文件：github.com/ultralytics/
一、参数部分
这部分比较简单，以下是yolov5l的配置文件
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
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
-
nc：类别数，你的类别有多少就填写多少。从1开始算起，不是0-14这样算。
-
depth_multiple：控制模型的深度。
-
width_multiple：控制卷积核的个数。
yolov5提供了s、m、l、x四种，所有的yaml文件都设置差不多，只有上面2和3的设置不同，作者团队很厉害，只需要修改这两个参数就可以调整模型的网络结构。
yaml文件的内容会在yolo.py中进行调用，只需要修改”width_multiple”和”depth_multiple”两个参数就可以,可以灵活地修改网络的结构,具体分析如下。
第一部分是三个参数，第一个是数据集中的类别数.
第二个用来调整网络的深度.
第三个用来调整网络的宽度，具体怎么调整的结合后面的backbone代码解释。
depth_multiple和width_multiple用来生成不同大小的模型，如果希望大一点，就把这个数字改大一点，网络就会按比例变深、变宽；如果希望小一点，就把这个数字改小一点，网络就会按比例变浅、变窄；如下。
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
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
Yolov5的源码中，是将yolov5s的结构封装在”yolov5s.yaml”中，但是他没有单独写neck，将neck分开在了backbone和head里面。
二、网络backbone部分
以下是常规yolov5l的backbone部分
四个参数的意义分别是：
第一个参数 from ：从哪一层获得输入，-1表示从上一层获得，[-1, 6]表示从上层和第6层两层获得。
第二个参数 number：表示有几个相同的模块，如果为9则表示有9个相同的模块。
第三个参数 module：模块的名称，这些模块写在common.py中。
第四个参数 args：这个参数就与第一部分的”width_multiple”参数有关了，上面把width_multiple设置为了0.5，那么第一个
[64, 6, 2, 2] 就会被解析为[3,64*0.5=32,6,2,2]，
其中第一3为输入channel(因为输入)，32为输出channel。(具体可以通过第三个参数(module) 在common.py文件中找到对应传入参数。)
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 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, 6, 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
]
- a. Bottleneck 可以译为“瓶颈层”；
- b. from列参数：-1 代表是从上一层获得的输入，-2表示从上两层获得的输入（head同理）；
- c. number列参数：1表示只有一个，3表示有三个相同的模块；
- d. SPP、Conv、Bottleneck、BottleneckCSP的代码可以在./models/common.py中获取到；
- e. [64, 3] 解析得到[3, 32, 3] ，输入为3（RGB），输出为32，卷积核k为3；
- f. [128, 3, 2] 这是固定的，128表示输出128个卷积核个数。根据 [128, 3, 2] 解析得到[32, 64, 3, 2] ，32是输入，64是输出（128*0.5=64），3表示3×3的卷积核，2表示步长为2；
- g. 主干网是图片从大到小，深度不断加深；
- h. args这里的输入都省去了，因为输入都是上层的输出。为了修改过于麻烦，这里输入的获取是从./models/yolo.py的def parse_model(md, ch)函数中解析得到的。
**yolov5会按照配置文件实例化各个层，每行的列表中的四个元素分别代表：[from, number, module, args]，
- from：该层的输入
- number：该层的数量
- module：类名
- args：类的初始化参数
**
三、anchors解释
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8，检测小目标，10,13是一组尺寸，总共三组检测小目标
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16，检测中目标，共三组
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32，检测大目标，共三组
该anchor尺寸是为输入图像640×640分辨率预设的，实现了即可以在小特征图（feature map）上检测大目标，也可以在大特征图上检测小目标。三种尺寸的特征图，每个特征图上的格子有三个尺寸的anchor。
四，结合流程图理解
超参数
初始化超参
YOLOv5的超参文件见data/hyp.finetune.yaml（适用VOC数据集）或者hyo.scrach.yaml（适用COCO数据集）文件
lr0: 0.01 # 初始学习率 (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.2 # 循环学习率 (lr0 * lrf)
momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 学习率动量
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减系数
warmup_epochs: 3.0 # 预热学习 (fractions ok)
warmup_momentum: 0.8 # 预热学习动量
warmup_bias_lr: 0.1 # 预热初始学习率
box: 0.05 # iou损失系数
cls: 0.5 # cls损失系数
cls_pw: 1.0 # cls BCELoss正样本权重
obj: 1.0 # 有无物体系数(scale with pixels)
obj_pw: 1.0 # 有无物体BCELoss正样本权重
iou_t: 0.20 # IoU训练时的阈值
anchor_t: 4.0 # anchor的长宽比（长:宽 = 4:1）
# anchors: 3 # 每个输出层的anchors数量(0 to ignore)
#以下系数是数据增强系数，包括颜色空间和图片空间
fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015 # 色调 (fraction)
hsv_s: 0.7 # 饱和度 (fraction)
hsv_v: 0.4 # 亮度 (fraction)
degrees: 0.0 # 旋转角度 (+/- deg)
translate: 0.1 # 平移(+/- fraction)
scale: 0.5 # 图像缩放 (+/- gain)
shear: 0.0 # 图像剪切 (+/- deg)
perspective: 0.0 # 透明度 (+/- fraction), range 0-0.001
flipud: 0.0 # 进行上下翻转概率 (probability)
fliplr: 0.5 # 进行左右翻转概率 (probability)
mosaic: 1.0 # 进行Mosaic概率 (probability)
mixup: 0.0 # 进行图像混叠概率（即，多张图像重叠在一起） (probability)
网络结构
接下来可以通过运行python models/yolo.py 脚本得到网路结构，结果如下:
yolo: cfg=yolov5s.yaml, batch_size=1, device=, profile=False, line_profile=False, test=False
YOLOv5 🚀 v6.1-383-g7a40e2b Python-3.8.13 torch-1.10.0+cu113 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, 12054MiB)
from n params module arguments
0 -1 1 3520 models.common.Conv [3, 32, 6, 2, 2]
1 -1 1 18560 models.common.Conv [32, 64, 3, 2]
2 -1 1 18816 models.common.C3 [64, 64, 1]
3 -1 1 73984 models.common.Conv [64, 128, 3, 2]
4 -1 2 115712 models.common.C3 [128, 128, 2]
5 -1 1 295424 models.common.Conv [128, 256, 3, 2]
6 -1 3 625152 models.common.C3 [256, 256, 3]
7 -1 1 1180672 models.common.Conv [256, 512, 3, 2]
8 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1]
9 -1 1 656896 models.common.SPPF [512, 512, 5]
10 -1 1 131584 models.common.Conv [512, 256, 1, 1]
11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
12 [-1, 6] 1 0 models.common.Concat [1]
13 -1 1 361984 models.common.C3 [512, 256, 1, False]
14 -1 1 33024 models.common.Conv [256, 128, 1, 1]
15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']
16 [-1, 4] 1 0 models.common.Concat [1]
17 -1 1 90880 models.common.C3 [256, 128, 1, False]
18 -1 1 147712 models.common.Conv [128, 128, 3, 2]
19 [-1, 14] 1 0 models.common.Concat [1]
20 -1 1 296448 models.common.C3 [256, 256, 1, False]
21 -1 1 590336 models.common.Conv [256, 256, 3, 2]
22 [-1, 10] 1 0 models.common.Concat [1]
23 -1 1 1182720 models.common.C3 [512, 512, 1, False]
24 [17, 20, 23] 1 229245 Detect [80, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]
YOLOv5s summary: 270 layers, 7235389 parameters, 7235389 gradients, 16.6 GFLOPs
Fusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 7225885 gradients, 16.4 GFLOPs
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