在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,...
大白先取出Yolov5代码中,每个网络结构的两个参数: (1)Yolov5s.yaml(2)Yolov5m.yaml(3)Yolov5l.yaml(4)Yolov5x.yaml四种结构就是通过上面的两个参数,来进行控制网络的深度和宽度。其中depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。
YOLOv5中的Head包括Neck和Detect_head两部分。Neck采用了PANet机构,Detect结构和YOLOv3中的Head一样。其中BottleNeckCSP带有False,说明没有使用残差结构,而是采用的backbone中的Conv。 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#...
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, De...
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='', help='hyp.yaml path (optional)') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300) parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16) parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640],...
number是该模块重复次数,module是这个模块的类名称,args就是这个模块的设置参数,根据这个模块的类进行定义,一般是输入通道,输出通道,步长等等,输入通道可省略。 1. 2. 3. 二、通道配置yolo.py 以C3模块为例介绍,我们以如下图找到C3通道配置,可以从yaml文件看出,C3模块的输入通道数是上一层(from=-1)的输出通道...
python train.py--weights weights/yolov5x.pt--cfg models/yolov5x.yaml--data data/helmet.yaml--epoch50--batch-size32 如果出现下面界面,说明已经开始训练了: 3.4 训练参数解释 我们打开train.py文件,滑到主函数部分就可以看到需要传入的参数,下面一一介绍一下这些参数: ...
一、分析官方yolov5逻辑 这里我以6.0版本为例。在优化器部分，官方的yolov5将网络的参数分为了group0...
接着在models文件下将yolov5s.yaml文件复制重命名windows,如下所示: 8开始训练 点击train.py文件仅仅需要对下图参数进行修改: 接着对训练轮数进行设置,如下所示: 运行后,会发现下图错误: 说明虚拟内存不足,utils路径下找到datasets.py这个文件,将119行num_workers=0,如下所示: ...
11. 查看custom——yolov5s.yaml文件的配置内容,鼠标双击打开该文件。截图如下: 你可以直接复制下面这段配置内容: # parameters nc: 7 # number of classes # CHANGED HERE depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple ...