# YOLOv5 ?? by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 81  # 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

1. nc: 81 - 表示模型被訓(xùn)練來(lái)識(shí)別的類別數(shù)量為81。

2. depth_multiple: 0.33 - 模型深度的倍數(shù)。這個(gè)參數(shù)用于調(diào)整模型中層的深度。值為0.33意味著每個(gè)層的深度為原始設(shè)計(jì)深度的33%，通常用于減小模型大小和計(jì)算需求，但可能會(huì)犧牲精度。

3. width_multiple: 0.50 - 表示層通道的倍數(shù)。這個(gè)參數(shù)用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)層中通道的數(shù)量。值為0.50意味著每個(gè)層的通道數(shù)為原始設(shè)計(jì)的50%。類似于深度倍數(shù)，也可用于減小模型的大小和計(jì)算需求。

4. anchors - 參數(shù)定義了一組錨點(diǎn)框（anchor boxes），這些框用于檢測(cè)不同尺寸的物體。在YOLO模型中，錨點(diǎn)框是預(yù)定義的不同大小和比例的矩形，模型在這些矩形基礎(chǔ)上調(diào)整以更好地適應(yīng)實(shí)際檢測(cè)到的物體。這里定義了三組不同尺寸的錨點(diǎn)框，每組用于不同層級(jí)的特征圖（如P3/8, P4/16, P5/32），這些特征圖代表不同的空間分辨率。

優(yōu)化建議：

• 可以通過(guò)減小depth_multiple和width_multiple的值，提高模型的速度和效率，但這可能會(huì)降低模型的精度。如果需要提高模型精度并且計(jì)算資源充足，可以增加這些值。
• 錨點(diǎn)框的選擇對(duì)模型性能也有很大影響。通常，這些錨點(diǎn)框應(yīng)該根據(jù)你的特定用例和數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整?？梢酝ㄟ^(guò)分析數(shù)據(jù)集中物體的常見尺寸和比例來(lái)優(yōu)化這些錨點(diǎn)框。

# 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]],            # 2
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],    # 3-P3/8
   [-1, 6, C2, [256]],            # 4-修改為C2*2
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],    # 5-P4/16
   [-1, 3, C3, [512]],            # 6-修改為C3*1
#   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],   # 7-刪除P5/32
#   [-1, 3, C3, [1024]],           # 8-刪除
   [-1, 1, SPPF, [512, 5]],      # 9-修改參數(shù);層數(shù)變?yōu)?
  ]

這段代碼是YOLOv5 v6.0模型的“backbone”（主干網(wǎng)絡(luò)）的配置。

代碼解讀

1. [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] - 這行表示從前一層（由-1表示）向下連接一個(gè)卷積層（Conv），這個(gè)卷積層有64個(gè)過(guò)濾器，過(guò)濾器大小為6x6，步長(zhǎng)為2，填充為2。這是P1/2層，意味著它將輸入的空間分辨率減少一半。

2. [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] - 從前一層向下連接一個(gè)卷積層，有128個(gè)過(guò)濾器，大小為3x3，步長(zhǎng)為2。這是P2/4層，進(jìn)一步降低空間分辨率。

3. [-1, 3, C3, [128]] - 從前一層向下連接一個(gè)由3個(gè)C3模塊組成的層，每個(gè)模塊有128個(gè)過(guò)濾器。C3是YOLOv5特有的一個(gè)模塊，包含多個(gè)瓶頸層（bottleneck layers）。

4. [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - 又一個(gè)卷積層，256個(gè)過(guò)濾器，3x3，步長(zhǎng)為2。這是P3/8層。

5. [-1, 6, C2, [256]] - 從前一層向下連接一個(gè)由6個(gè)C2模塊組成的層，每個(gè)模塊有256個(gè)過(guò)濾器。這是原始代碼中的修改，原來(lái)是C3模塊。

6. [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - 又一個(gè)卷積層，512個(gè)過(guò)濾器，3x3，步長(zhǎng)為2。這是P4/16層。

7. [-1, 3, C3, [512]] - 從前一層向下連接一個(gè)由3個(gè)C3模塊組成的層，每個(gè)模塊有512個(gè)過(guò)濾器。這是原始代碼中的修改，原來(lái)可能是更多的C3模塊。

8. [-1, 1, SPPF, [512, 5]] - 從前一層向下連接一個(gè)SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）層，512個(gè)過(guò)濾器，核大小為5。SPPF是一種特殊的池化層，可以聚合不同尺度的特征。

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 修改參數(shù)
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13->11

   [-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->15 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4 修改層數(shù)-2
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20->18 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 8], 1, Concat, [1]],  # cat head P5 修改層數(shù)-2
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23->21 (P5/32-large)

   [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5) 修改層數(shù)-2
  ]

這段代碼是YOLOv5 v6.0的“head”部分，即模型的輸出層，它負(fù)責(zé)將從主干網(wǎng)絡(luò)（backbone）提取的特征用于目標(biāo)的檢測(cè)。

1. [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - 從前一層向下連接一個(gè)卷積層，512個(gè)過(guò)濾器，核大小為3x3，步長(zhǎng)為2。

2. [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - 使用上采樣（upsampling）技術(shù)放大特征圖的尺寸，這里采用最近鄰插值方法，放大比例為2。

3. [[[-1, 6], 1, Concat, [1]] - 將當(dāng)前層與主干網(wǎng)絡(luò)中的第6層（P4層）的輸出進(jìn)行拼接（Concat）。

4. [-1, 3, C3, [512, False]] - 使用3個(gè)C3模塊，每個(gè)模塊512個(gè)過(guò)濾器，這里的False可能表示不使用殘差連接。

5. 接下來(lái)的幾行代碼重復(fù)上述過(guò)程，但是用于不同的特征圖尺寸和通道數(shù)。例如，使用256通道的卷積和C3模塊處理P3層的特征圖，然后通過(guò)卷積和拼接操作處理P4和P5層的特征圖。

6. [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc, anchors]] - 這是模型的檢測(cè)層，它整合了不同層級(jí)（P3、P4、P5）的特征圖，并使用預(yù)定義的類別數(shù)（nc）和錨點(diǎn)框（anchors）來(lái)檢測(cè)圖像中的對(duì)象。

代碼變更和優(yōu)化

• 對(duì)于卷積層和C3模塊的使用，可以根據(jù)需要調(diào)整過(guò)濾器的數(shù)量和層數(shù)，以找到性能和準(zhǔn)確度之間的最佳平衡文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813102.html

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