YOLOv5系列(一) 本文(1.2万字) | 项目结构 | 罗列全部函数与方法 | 全网最全代码调用关系图 |_yolov5中的collate_fn部详解

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文章预览： 项目目录结构 | 罗列函数与方法 | 代码调用关系图(全网最详尽-重要)

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一 项目目录结构

将源码下载好并配置好环境之后，就可以看到YOLOv5的整体目录如上图所示。

接下来我们逐一分析

1.1 .github文件夹

github是存放关于github上的一些“配置”的，这个不重要，我们可以不管它。

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1.2 datasets

我们刚下载下来的源码是不包含这个文件夹的，datasets用来存放自己的数据集，分为images和labels两部分。同时每一个文件夹下，又应该分为train，val。.cache文件为缓存文件，将数据加载到内存中，方便下次调用快速。可以自命名，比如我的火焰数据集就叫“fire_yolo_format”。

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1.3 data文件夹

data文件夹主要是存放一些超参数的配置文件（如.yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称；还有一些官方提供测试的图片。YOLOv5 有大约 30 个超参数用于各种训练设置。更好的初始猜测会产生更好的最终结果，因此在演化之前正确初始化这些值很重要。

如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。不过要注意，自己的数据集不建议放在这个路径下面，建议把数据集放到YOLOv5项目的同级目录下面。

详解：

• hyps文件夹

  # 存放yaml格式的超参数配置文件

  • hyps.scratch-high.yaml # 数据增强高，适用于大型型号，即v3、v3-spp、v5l、v5x
  • hyps.scratch-low.yaml # 数据增强低，适用于较小型号，即v5n、v5s
  • hyps.scratch-med.yaml # 数据增强中，适用于中型型号。即v5m

• images # 存放着官方给的两张测试图片

• scripts

  # 存放数据集和权重下载shell脚本

  • download_weights.sh # 下载权重文件，包括五种大小的P5版和P6版以及分类器版
  • get_coco.sh # 下载coco数据集
  • get_coco128.sh # 下载coco128（只有128张）

• Argoverse.yaml # 后面的每个.yaml文件都对应一种标准数据集格式的数据

• coco.yaml # COCO数据集配置文件

• coco128.yaml # COCO128数据集配置文件

• voc.yaml # VOC数据集配置文件

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1.4 models文件夹

models是模型文件夹。里面主要是一些网络构建的配置文件和函数，其中包含了该项目的四个不同的版本，分别为是s、m、l、x。从名字就可以看出，这几个版本的大小。**他们的检测速度分别都是从快到慢，但是精确度分别是从低到高。**如果训练自己的数据集的话，就需要修改这里面相对应的yaml文件来训练自己模型。

详解：

• hub

  # 存放yolov5各版本目标检测网络模型配置文件

  • anchors.yaml # COCO数据的默认锚点
  • yolov3-spp.yaml # 带spp的yolov3
  • yolov3-tiny.yaml # 精简版yolov3
  • yolov3.yaml # yolov3
  • yolov5-bifpn.yaml # 带二值fpn的yolov5l
  • yolov5-fpn.yaml # 带fpn的yolov5
  • yolov5-p2.yaml # (P2, P3, P4, P5)都输出，宽深与large版本相同，相当于比large版本能检测更小物体
  • yolov5-p34.yaml # 只输出(P3, P4)，宽深与small版本相同，相当于比small版本更专注于检测中小物体
  • yolov5-p6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与large版本相同，相当于比large版本能检测更大物体
  • yolov5-p7.yaml # (P3, P4, P5, P6, P7)都输出，宽深与large版本相同，相当于比large版本能检测更更大物体
  • yolov5-panet.yaml # 带PANet的yolov5l
  • yolov5n6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与nano版本相同，相当于比nano版本能检测更大物体，anchor已预定义
  • yolov5s6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与small版本相同，相当于比small版本能检测更大物体，anchor已预定义
  • yolov5m6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与middle版本相同，相当于比middle版本能检测更大物体，anchor已预定义
  • yolov5l6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与large版本相同，相当于比large版本能检测更大物体，anchor已预定义，推测是作者做实验的产物
  • yolov5x6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出，宽深与Xlarge版本相同，相当于比Xlarge版本能检测更大物体，anchor已预定义
  • yolov5s-ghost.yaml # backbone的卷积换成了GhostNet形式的yolov5s，anchor已预定义
  • yolov5s-transformer.yaml # backbone最后的C3卷积添加了Transformer模块的yolov5s，anchor已预定义

• int.py # 空的

• common.py # 放的是一些网络结构的定义通用模块，包括autopad、Conv、DWConv、TransformerLayer等

• experimental.py # 实验性质的代码，包括MixConv2d、跨层权重Sum等

• tf.py # tensorflow版的yolov5代码

• yolo.py # yolo的特定模块，包括BaseModel，DetectionModel，ClassificationModel，parse_model等

• yolov5l.yaml # yolov5l网络模型配置文件，large版本，深度1.0，宽度1.0

• yolov5m.yaml # yolov5m网络模型配置文件，middle版本，深度0.67，宽度0.75

• yolov5n.yaml # yolov5n网络模型配置文件，nano版本，深度0.33，宽度0.25

• yolov5s.yaml # yolov5s网络模型配置文件，small版本，深度0.33，宽度0.50

• yolov5x.yaml # yolov5x网络模型配置文件，Xlarge版本，深度1.33，宽度1.25

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1.5 runs文件夹

runs是我们运行的时候的一些输出文件。每一次运行就会生成一个exp的文件夹。

详解：

• detect # 测试模型，输出图片并在图片中标注出物体和概率

• train

  # 训练模型，输出内容，模型(最好、最新)权重、混淆矩阵、F1曲线、超参数文件、P曲线、R曲线、PR曲线、结果文件（loss值、P、R）等

  expn

  • expn # 第n次实验数据

  • confusion_matrix.png # 混淆矩阵

  • P_curve.png # 准确率与置信度的关系图线

  • R_curve.png # 精准率与置信度的关系图线

  • PR_curve.png # 精准率与召回率的关系图线

  • F1_curve.png # F1分数与置信度（x轴）之间的关系

  • labels_correlogram.jpg # 预测标签长宽和位置分布

  • results.png # 各种loss和metrics（p、r、mAP等，详见utils/metrics）曲线

  • results.csv # 对应上面png的原始result数据

  • hyp.yaml # 超参数记录文件

  • opt.yaml # 模型可选项记录文件

  • train_batchx.jpg # 训练集图像x（带标注）

  • val_batchx_labels.jpg # 验证集图像x（带标注）

  • val_batchx_pred.jpg # 验证集图像x（带预测标注）

  • weights # 权重

  • best.pt # 历史最好权重

  • last.pt # 上次检测点权重

  • labels.jpg # 4张图， 4张图，（1，1）表示每个类别的数据量

    （1，2）真实标注的 bounding_box
    （2，1） 真实标注的中心点坐标
    （2，2）真实标注的矩阵宽高
    1
    2
    3

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1.6 utils文件夹

utils工具文件夹。存放的是工具类的函数，里面有loss函数，metrics函数，plots函数等等。

详解：

• aws # 恢复中断训练,和aws平台使用相关的工具
• flask_rest_api # 和flask 相关的工具
• google_app_engine # 和谷歌app引擎相关的工具
• loggers # 日志打印
• init.py # notebook的初始化，检查系统软件和硬件
• activations.py # 激活函数
• augmentations # 存放各种图像增强技术
• autoanchor.py # 自动生成锚框
• autobatch.py # 自动生成批量大小
• benchmarks.py # 对模型进行性能评估（推理速度和内存占用上的评估）
• callbacks.py # 回调函数，主要为logger服务
• datasets # dateset和dateloader定义代码
• downloads.py # 谷歌云盘内容下载
• general.py # 全项目通用代码，相关实用函数实现
• loss.py # 存放各种损失函数
• metrics.py # 模型验证指标，包括ap，混淆矩阵等
• plots.py # 绘图相关函数，如绘制loss、ac曲线，还能单独将一个bbox存储为图像
• torch_utils.py # 辅助函数

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1.7其他一级目录文件

详解：

• .dockerignore # docker的ignore文件
• .gitattributes # 用于将.ipynb后缀的文件剔除GitHub语言统计
• .gitignore # docker的ignore文件
• CONTRIBUTING.md # markdown格式说明文档
• detect.py # 目标检测预测脚本
• export.py # 模型导出
• hubconf.py # pytorch hub相关
• LICENSE # 证书
• README.md # markdown格式说明文档
• requirements.txt # 可以通过pip install requirement进行依赖环境下载
• setup.cfg # 项目打包文件
• train.py # 目标检测训练脚本
• tutorial.ipynb # 目标检测上手教程
• val.py # 目标检测验证脚本
• yolov5s.pt # coco数据集模型预训练权重，运行代码的时候会自动从网上下载

二 罗列函数与方法

data文件夹

yaml各种数据集的加载路径与类别

hyps文件夹

yaml超参

images

两个jpg测试图片

models文件夹

hub文件夹

yaml配置文件

分割文件夹segment

yaml配置文件

commmon.py

experiment.py

yolo.py

utils文件夹

aws文件夹

resume.py

自动地恢复所有未完成的 YOLOv5 训练，不论是单 GPU 还是多 GPU 训练。它遍历找到所有的 last.pt 模型检查点，读取对应的训练配置文件 opt.yaml，并根据配置确定是否使用分布式训练

loggers文件夹

clearml文件夹

clearml_utils.py

hpo.py

使用 ClearML 的 HyperParameterOptimizer 类来自动调整 YOLOv5 模型的超参数。它定义了一系列的超参数范围，并设定了优化的目标指标（这里是最大化 mAP_0.5）。然后，它启动并管理了一个优化过程，该过程会尝试不同的参数组合以找到性能最优的配置。此脚本特别适用于自动化机器学习工作流程，提高模型调优的效率

comet文件夹

comet_utils.py

hpo.py

使用 Comet.ml 的优化器进行 YOLOv5 模型的超参数优化。它首先通过命令行参数配置训练环境和参数，然后使用 Comet.ml 优化器来迭代不同的参数组合，以找到最优的训练配置。这个脚本特别适用于自动化机器学习工作流程，提高模型调优的效率。

wandb文件夹

wandb_utils.py

segment文件夹

分割的代码

activations.py

augmentations.py

autoanchor.py

autobatch.py

callbacks.py

dataloaders.py

downloads.py

general.py

loss.py

metrics.py

plots.py

torch_utils.py

triton.py

部署

benchmarks.py

各种推理模型基准

detect.py

运行各种导出的模型文件

export.py

各种模型转换

hubconf.py

推理各种类型的文件

train.py

进行模型训练

val.py

验证测试

三 代码调用关系图(全网最详尽-重要)

因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接！

图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系

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