接上篇【文獻(xiàn)解讀】“MOBILEViT：輕量級(jí)、通用目的、移動(dòng)友好的視覺變換器”。-CSDN博客

一、一級(jí)目錄下各文件功能

YOLOv5是一個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。根據(jù)您希望提升或修改的內(nèi)容，改進(jìn)YOLOv5可以涉及多個(gè)方面：

1. 模型架構(gòu)（位于 /models）： 如果希望改變YOLOv5的架構(gòu)，需要修改通常位于 models 目錄中的模型定義文件。這可能包括改變網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，更改層類型或添加新層。

2. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（位于 /data）： 為了提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，需要更新位于 data 目錄中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這可能包括添加更多圖片，增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的多樣性，或提高注釋的質(zhì)量。

3. 訓(xùn)練過程（位于 /utils）： utils 目錄通常包含實(shí)用程序腳本，包括用于訓(xùn)練模型的腳本。您可能希望調(diào)整訓(xùn)練的超參數(shù)，學(xué)習(xí)率計(jì)劃，或引入新技術(shù)，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)或不同的損失函數(shù)。

4. 預(yù)處理和后處理（位于 /utils 或 /segment）： 在訓(xùn)練前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的方式以及模型做出預(yù)測(cè)后如何處理輸出的修改也可以是提高模型性能的方式。這可能包括改變輸入圖像的大小或調(diào)整非最大抑制算法。

5. 基準(zhǔn)測(cè)試（文件 benchmarks.py）： 在進(jìn)行更改后，基準(zhǔn)測(cè)試您的模型以便于與之前版本或其他模型進(jìn)行性能比較是非常重要的。這可以幫助您理解所做的更改是否有益。

6. 依賴和環(huán)境（requirements.txt、.dockerignore、.gitattributes、.gitignore）： 確保開發(fā)環(huán)境和依賴是最新。

7. 預(yù)提交鉤子（.pre-commit-config.yaml）：?強(qiáng)制執(zhí)行編碼標(biāo)準(zhǔn)或其他檢查，需要修改預(yù)提交鉤子的配置。

8. 實(shí)驗(yàn)跟蹤（/runs）：?目錄包含來自訓(xùn)練會(huì)話的日志、指標(biāo)和輸出。

9. 自定義模塊或擴(kuò)展（/segment、/classify、/utils）：如果項(xiàng)目有用于任務(wù)的自定義模塊，如分割（/segment）或分類（/classify），會(huì)在這里增強(qiáng)或添加功能。

?二、二級(jí)目錄下各文件功能

2.1 classify文件夾

yolov5-master 的項(xiàng)目中的 classify 文件夾。這個(gè)文件夾包含了幾個(gè) Python 腳本文件和一個(gè) Jupyter 筆記本文件，它們通常用于分類任務(wù)。

1. predict.py： 腳本用于執(zhí)行模型對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。它會(huì)加載訓(xùn)練好的模型，并用它來預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的類別。

2. train.py： 腳本用于訓(xùn)練分類模型。它會(huì)包含數(shù)據(jù)加載、模型初始化、訓(xùn)練過程以及可能的驗(yàn)證/測(cè)試步驟。

3. tutorial.ipynb： ?Jupyter 筆記本文件是一個(gè)教程，它提供了如何使用 yolov5-master 中的分類功能的指導(dǎo)。筆記本會(huì)包含代碼示例和解釋，引導(dǎo)用戶如何進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、評(píng)估和預(yù)測(cè)。

   筆記描述了如何使用 YOLOv5 進(jìn)行簡(jiǎn)單的訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測(cè)示例，以幫助開始你的人工智能之旅。這段內(nèi)容提供了關(guān)于 YOLOv5 項(xiàng)目的概述、如何設(shè)置環(huán)境、如何執(zhí)行預(yù)測(cè)和訓(xùn)練，以及如何可視化訓(xùn)練結(jié)果。
   
   以下是文本中一些關(guān)鍵部分的概述：
   
   Setup：這部分介紹了如何克隆 YOLOv5 的 GitHub 倉(cāng)庫(kù)，安裝依賴，以及檢查 PyTorch 和 GPU 的設(shè)置。
   
   1. Predict：這一節(jié)介紹了如何使用 classify/predict.py 腳本進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，可以從多種源（如攝像頭、圖片、視頻等）進(jìn)行預(yù)測(cè)，并自動(dòng)從最新的 YOLOv5 發(fā)布中下載模型。
   
   2. Validate：這一節(jié)解釋了如何驗(yàn)證模型在 ImageNet 數(shù)據(jù)集的 val 或 test 部分的準(zhǔn)確度。它還提供了一個(gè)下載 ImageNet 驗(yàn)證集的腳本。
   
   3. Train：介紹了如何使用 classify/train.py 腳本在 Imagenette 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)分類模型，從預(yù)訓(xùn)練模型開始，并且使用 Mosaic Dataloader 進(jìn)行訓(xùn)練。
   
   4. Visualize：提供了如何使用 Comet 和 ClearML 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)跟蹤和可視化的信息，以及如何使用 TensorBoard 進(jìn)行本地日志記錄。
   
   Environments：列出了可以運(yùn)行 YOLOv5 的各種已驗(yàn)證環(huán)境。
   
   Status：提供了一個(gè)徽章，顯示了 YOLOv5 的 GitHub Actions 連續(xù)集成 (CI) 測(cè)試的當(dāng)前狀態(tài)。
   
   Appendix：包括了如何使用 PyTorch HUB 進(jìn)行 YOLOv5 推理的附加內(nèi)容。

4. val.py： 腳本用于模型的驗(yàn)證。它會(huì)對(duì)驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)測(cè)，并評(píng)估模型的性能，通常是通過計(jì)算準(zhǔn)確率、混淆矩陣或其他指標(biāo)。

2.2 data文件夾

在 YOLOv5 項(xiàng)目的 data 目錄中，hyps, images, 和 scripts 文件夾通常有以下功能：

1. hyps 文件夾： 這個(gè)文件夾可能包含超參數(shù)（hyperparameters）的配置。在 YOLOv5 中，超參數(shù)是模型訓(xùn)練過程中需要設(shè)定的參數(shù)，比如學(xué)習(xí)率、批次大?。╞atch size）、動(dòng)量（momentum）等。這些參數(shù)通常會(huì)影響模型的訓(xùn)練效率和最終性能。配置文件可能是 YAML 格式，用于定義在訓(xùn)練過程中使用的不同的超參數(shù)組合。

2. images 文件夾： 這個(gè)文件夾可能用于存放用于訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試的圖像數(shù)據(jù)的樣本或其相關(guān)的示例圖片。在一些情況下，也可能用來存放一些說明文檔或者項(xiàng)目的視覺輔助材料，如項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)圖或者流程圖。

3. scripts 文件夾： 通常包含一些腳本文件，這些腳本可以執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、設(shè)置環(huán)境變量、運(yùn)行訓(xùn)練或評(píng)估流程等自動(dòng)化任務(wù)。例如，可能會(huì)有批處理或 shell 腳本，用于自動(dòng)化下載或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集，或者是用于啟動(dòng)訓(xùn)練流程的腳本。

yolov5-master 的文件夾下的 data 目錄。這個(gè)目錄包含了多個(gè) YAML 文件，它們通常用于配置機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中的參數(shù)，如數(shù)據(jù)集路徑、類別、超參數(shù)等。

這些 YAML 文件的名稱表明它們可能對(duì)應(yīng)于不同的數(shù)據(jù)集或配置設(shè)置，例如：

• coco.yaml 是用于 COCO 數(shù)據(jù)集的配置文件。
• GlobalWheat2020.yaml 是全球小麥檢測(cè)挑戰(zhàn)2020年的數(shù)據(jù)集配置。
• ImageNet.yaml 是用于 ImageNet 數(shù)據(jù)集的配置。

如果要改進(jìn) YOLOv5 模型，這些 YAML 文件是您可能需要修改的地方，特別是如果您想要調(diào)整模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集或超參數(shù)。例如，您可以：

1. 添加/刪除數(shù)據(jù)集： 通過創(chuàng)建新的 YAML 文件或修改現(xiàn)有文件來包含您想要訓(xùn)練或測(cè)試的數(shù)據(jù)集。

2. 修改超參數(shù)： 在這些文件中設(shè)置不同的超參數(shù)，比如學(xué)習(xí)率、批大小、權(quán)重衰減等。

3. 調(diào)整數(shù)據(jù)增強(qiáng)： 改變或添加新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略來提高模型的泛化能力。

4. 類別映射： 如果要處理一個(gè)具有不同類別的新數(shù)據(jù)集，需要在相應(yīng)的 YAML 文件中更新類別。

5. 路徑和分區(qū)： 更新數(shù)據(jù)集的路徑，以及訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試分區(qū)。

?2.3 models文件夾

YOLOv5 項(xiàng)目中的 models 文件夾的內(nèi)容。這個(gè)文件夾包含了定義 YOLOv5 模型架構(gòu)的 Python 腳本和 YAML 配置文件。下面是每個(gè)文件或文件夾的一般用途：

1. __init__.py: 這是一個(gè)初始化文件，使 Python 將此目錄當(dāng)作一個(gè)包來處理。

2. common.py: 通常包含模型架構(gòu)中使用的通用層或功能的定義。

3. experimental.py: 包含實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的模型功能或?qū)拥亩x，這些是正在測(cè)試中的新特性。

4. tf.py: 包含 TensorFlow 相關(guān)的模型功能或工具，例如用于 TensorFlow 模型轉(zhuǎn)換的函數(shù)。

5. yolo.py: 包含 YOLOv5 模型架構(gòu)的定義，這是構(gòu)建模型的核心腳本。

6. yolov5l.yaml, yolov5m.yaml, yolov5n.yaml, yolov5s.yaml, yolov5x.yaml: 這些 YAML 文件定義了不同大小的 YOLOv5 模型配置，例如層數(shù)、通道數(shù)、錨點(diǎn)尺寸等。l、m、n、s、x 分別代表 large、medium、nano、small、xlarge，反映模型的不同尺寸和容量。以yolov5s.yaml為例進(jìn)行分析：

   配置文件是使用 YAML 格式編寫的，它描述了模型的不同部分，如背部（backbone）和頭部（head）的層次結(jié)構(gòu)，以及使用的超參數(shù)。
   
   這個(gè)配置文件中的一些重要參數(shù)和部分包括：
   
   nc: 類別的數(shù)量，這里設(shè)置為81，表示模型將識(shí)別81個(gè)不同的對(duì)象類別。
   depth_multiple 和 width_multiple: 這些乘數(shù)用于縮放模型的深度（層數(shù)）和寬度（通道數(shù)），以調(diào)整模型的大小和計(jì)算復(fù)雜度。
   anchors: 定義了錨點(diǎn)框的尺寸，這些錨點(diǎn)框用于檢測(cè)不同尺寸的對(duì)象。
   模型的架構(gòu)分為兩部分：
   
   backbone: 定義了模型的主體結(jié)構(gòu)，負(fù)責(zé)特征提取。它包括多個(gè)卷積層（Conv）和堆疊的卷積塊（C3, C2），以及一個(gè)空間金字塔池化層（SPPF）。
   
   head: 定義了模型的頭部結(jié)構(gòu)，負(fù)責(zé)根據(jù)特征做出檢測(cè)。它包含了卷積層，上采樣層（nn.Upsample），拼接層（Concat），另外的 C3 塊，以及最終的檢測(cè)層（Detect）。
   
   在配置中，有一些注釋掉的層，如 -1, 1, Conv, [1024, 3, 2] 和隨后的 -1, 3, C3, [1024]，這意味著在當(dāng)前的模型配置中，這些層被移除了。其他層的參數(shù)也有所調(diào)整，比如 SPPF 層和 Detect 層的參數(shù)被修改了。

7. hub 目錄: 包含 PyTorch Hub 相關(guān)的腳本，允許用戶通過 PyTorch Hub 接口訪問預(yù)訓(xùn)練模型。

8. segment 目錄: 包含用于圖像分割的模型定義或工具。

9. .pycache__ 目錄: 包含 Python 編譯過的字節(jié)碼文件，這些文件可以加快模塊的加載速度。

?在改進(jìn)?YOLOv5 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或其他任務(wù)時(shí)，需要根據(jù)需要修改 YAML 配置文件或 Python 腳本來調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和性能。

2.4 runs文件夾

YOLOv5 項(xiàng)目的 runs 文件夾內(nèi)容。在 YOLOv5 的目錄結(jié)構(gòu)中，runs 文件夾通常用于存儲(chǔ)訓(xùn)練和檢測(cè)（或推理）的輸出。

文件夾通常包含以下內(nèi)容：

1. detect: 這個(gè)文件夾通常包含運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)（如 detect.py）后的輸出結(jié)果，包括檢測(cè)到的對(duì)象的圖像、視頻以及可能的 JSON 或 CSV 格式的結(jié)果文件。

2. train: 這個(gè)文件夾包含模型訓(xùn)練過程的輸出結(jié)果，通常包括權(quán)重文件、日志、訓(xùn)練和驗(yàn)證的損失圖表以及其他可能的性能指標(biāo)。?

2.5?segment文件夾?

YOLOv5 項(xiàng)目的 segment 文件夾，這個(gè)文件夾包含了用于圖像分割任務(wù)的腳本和教程。

1. predict.py: 這個(gè)腳本用于在一組圖像上運(yùn)行模型，以生成分割預(yù)測(cè)，為每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。

2. train.py: 這個(gè)腳本用于訓(xùn)練圖像分割模型，包括加載數(shù)據(jù)集、定義模型架構(gòu)、設(shè)置損失函數(shù)和優(yōu)化器、以及運(yùn)行訓(xùn)練循環(huán)。

3. tutorial.ipynb: 這是一個(gè) Jupyter 筆記本文件，包含一個(gè)交互式教程，指導(dǎo)如何使用此文件夾中的代碼進(jìn)行圖像分割。

4. val.py: 這個(gè)腳本用于評(píng)估訓(xùn)練好的分割模型在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上的性能。它會(huì)計(jì)算并輸出多種性能指標(biāo)。

2.6 utils文件夾?

YOLOv5 項(xiàng)目的 utils 文件夾，這個(gè)文件夾包含了多個(gè)用于不同輔助功能的 Python 腳本文件。

1. activations.py: 定義了網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)，如 ReLU 或 Leaky ReLU。

2. augmentations.py: 包含用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，這些方法可以在訓(xùn)練過程中增加數(shù)據(jù)的多樣性。

3. autoanchor.py: 包含自動(dòng)調(diào)整錨點(diǎn)大小的算法，以適應(yīng)特定數(shù)據(jù)集的分布。

4. autobatch.py: 包含自動(dòng)確定最佳批處理大小的工具。

5. callbacks.py: 定義了訓(xùn)練過程中的回調(diào)函數(shù)，如模型保存、性能評(píng)估等。

6. dataloaders.py: 包含用于加載和處理訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的功能。

7. downloads.py: 包含從互聯(lián)網(wǎng)下載模型權(quán)重或數(shù)據(jù)集的功能。

8. general.py: 包含一般工具和輔助函數(shù)，如時(shí)間轉(zhuǎn)換、路徑處理等。

9. loss.py: 定義了用于訓(xùn)練的損失函數(shù)，如交叉熵或目標(biāo)檢測(cè)的損失函數(shù)。

10. metrics.py: 包含計(jì)算模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的函數(shù)，如準(zhǔn)確率、IoU等。

11. plots.py: 包含用于生成訓(xùn)練過程中的圖表和可視化的函數(shù)。

12. torch_utils.py: 包含 PyTorch 相關(guān)的輔助工具函數(shù)，可能與設(shè)備選擇、模型初始化等相關(guān)。

13. triton.py: 可能與NVIDIA Triton Inference Server（一個(gè)AI模型部署解決方案）的集成有關(guān)。

YOLOv5 項(xiàng)目的 utils 文件夾下還有幾個(gè)子文件夾：

• aws: 包含與Amazon Web Services集成的工具。
• docker: 包含Docker容器的配置文件。
• flask_rest_api: 包含用于創(chuàng)建Flask REST API的腳本。
• google_app_engine: 包含用于部署到 Google App Engine 的配置和腳本。
• loggers: 包含日志記錄功能，用于跟蹤模型訓(xùn)練和推理過程中的信息。
• segment: 包含用于圖像分割任務(wù)的相關(guān)工具和腳本。

?三、如何對(duì)YOLOv5模型進(jìn)行改進(jìn)？

在對(duì) YOLOv5 模型進(jìn)行改進(jìn)時(shí)，可能需要對(duì)以下文件夾中的文件進(jìn)行操作：

1. models: 修改模型架構(gòu)定義文件，包括更改模型的深度和寬度，添加或移除層，或者調(diào)整層的參數(shù)。這些架構(gòu)文件通常以 .yaml 結(jié)尾。

2. data: 更新數(shù)據(jù)集配置文件，包括添加或修改類別標(biāo)簽、設(shè)置新的數(shù)據(jù)路徑、或調(diào)整數(shù)據(jù)增強(qiáng)參數(shù)。

3. utils: 需要更新輔助函數(shù)，如自動(dòng)錨點(diǎn)調(diào)整（autoanchor.py）、損失函數(shù)（loss.py）、性能評(píng)估指標(biāo)（metrics.py）等，以適應(yīng)新的模型結(jié)構(gòu)或訓(xùn)練要求。

4. segment: 在進(jìn)行圖像分割，可能需要更新這個(gè)文件夾中的腳本來適配新的模型架構(gòu)或數(shù)據(jù)處理流程。

5. train.py 和 val.py: 對(duì)訓(xùn)練和驗(yàn)證腳本進(jìn)行修改，以包含新的模型配置或調(diào)整訓(xùn)練超參數(shù)。

6. runs: 這個(gè)文件夾下內(nèi)容通常是自動(dòng)生成的，用于存儲(chǔ)訓(xùn)練和檢測(cè)的輸出結(jié)果，需要檢查這些輸出來評(píng)估您所做改進(jìn)的效果。

7. 配置環(huán)境（如 requirements.txt 文件）: 如果引入了新的依賴或庫(kù)，可能需要更新環(huán)境配置。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-810040.html

到了這里，關(guān)于認(rèn)識(shí)YOLOv5模型結(jié)構(gòu)目錄的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！