yolov5模型配置yaml文件详细讲解

yolov5的代码模型构建是通过.yaml文件实现的，初次看上去会一头雾水，这里记录一下，也方便自己后面用到的时候查看。

以models/yolov5s.yaml为例

文件内容如下：

# Parameters
nc: 5  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

anchors:
 - [24,24,29,84,59,42]  # P3/8
 - [45,146,75,87,157,49]  # P4/16
 - [310,167,139,341,127,151]  # P5/32

# 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, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
  [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 9
 ]

# YOLOv5 head
head:
 [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
  [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
  [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
  [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
  [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
  [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
  [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
  [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
  [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
  [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
  [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
 ]

我们一个一个来解释：

• 一些基本参数：

• nc 数据集中物体的类别数

• depth_multiple 控制网络深度的系数

• width_multiple 控制网络宽度的系数

• anchors 给不同尺度特征图分配的anchors，可以看到包含三个列表，表示给三个尺度分配，这三个尺度在[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]] 指明，分别是网络的第17、20和23层。注释P3/8是指输入下采样了23 = 8倍，我们也可以发现网络的第17层特征图为输入的1/8。

• BackBone：
  骨干网络的定义，是一个列表，每一行表示一层。可以看到每一行是有4个元素的列表，[from, number, module, args]说明了这个4个元素的意思。

• from 表示该层的输入从哪来。-1表示输入取自上一层，-2表示上两层，3表示第3层（从0开始数），[-1, 4]表示取自上一层和第4层，依次类推。。。网络层数的数法在注释里已经标出来了，从0开始，每一行表示一层，例如0-P1/2表示第0层，特征图尺寸为输入的1/21。

• number 表示该层模块堆叠的次数，对于C3、BottleneckCSP等模块，表示其子模块的堆叠，具体细节可以查看源代码。当然最终的次数还要乘上depth_multiple系数。

• module 表示该层的模块是啥。Conv就是卷积+BN+激活模块。所有的模块在 model/common.py 中都有定义。

• args 表示输入到模块的参数。例如Conv：[128, 3, 2] 表示输出通道128，卷积核尺寸3，strid=2，当然最终的输出通道数还要乘上 width_multiple，对于其他模块，第一个参数值一般都是指输出通道数，具体细节可以看 model/common.py 中的定义。

• Head
  规则和BackBone一毛一样，这里再解释一些最后一层：
  [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]] 表示把第17、20和23三层作为Detect模块的输入， [nc, anchors]是初始化Detect模块的参数。Detect模块在model/yolo.py中声明，相当于从模型中提出想要的层作为输入，转换为相应的检测头，其输出用来计算loss。

补充：模型 yaml 文件中第四参数解释

这里是对 backbone 和 head 超参数中第四个参数的理解

当第三个参数为 Focus 时，第四个参数中，第一个值为该模块中需要用到的通道数，第二个值为卷积核大小；

当第三个参数为 Conv 时，第四个参数中，第一个值为该模块中需要用到的通道数，第二个值为卷积核大小，第三个参数为步距大小；

当第三个参数为 BottleneckCSP 时，第四个参数中，第一个值是该模块用到的通道数；如果存在第二个参数，第二个参数：是否启用 shortcut 连接

当第三个参数为 SPP时，第四个参数就是 SPP 中需要用到的卷积核大小。

当第三个参数为 nn.Upsample时，就是 torch 中实现的上采样函数。

当第三个参数为 Concat时，第四个参数就是 concat 中拼接的维度。

当第三个参数为 Detect时，第四个参数中，第一个值为类别个数，第二个值为超参数 anchors 的值。

总结 

来源：https://blog.csdn.net/LaLaLaLaXFF/article/details/122637552