yolov8源码解析_yolov8源码解读

方法等价于U-RTDETR源码解析

1、核心模块如下

2、首先打开models

3、查看engine/model

1、查看里面的_new方法（生成网络）

2、查看里面的_load方法（已经有网络，将其加载进来）

3、查看里面的_smart_load方法（智能化加载）

1、对应于yolo/model中的位置

2、以上述yolo/model/task_map为例

3、tasks/DetectionModel

4、tasks/DetectionModel/__init__方法中有parse_model(解析网络配置文件.yaml)

5、parse_model(解析网络配置文件.yaml)

4、神经网络训练流程：

1、定义网络（加载网络）
2、加载数据与真值label/GT（dataset、dataloader）
3、将数据投喂到网络中，计算预测值pred
4、计算loss（pred与GT的差异）
5、反向传播BP，更新参数
6、迭代3-5步骤

1、定义网络（加载网络）

如上述的3、查看engine/model步骤

2、加载数据与真值label/GT（dataset、dataloader）

1、engine/model/train中有如下位置

2、点击BaseTrainer

3、找到BaseTrainer里面的train方法

4、train方法里调用_do_train（点击）

5、_do_train里面调用_setup_train（初始化）（点击）

6、注意：点击get_dataloader之后，会跳转到基类的位置，但其实我们要找的是子类的实现类

7、找到get_dataloader

8、

9、

10、

11、

12、

3、将数据投喂到网络中，计算预测值pred

4、计算loss（pred与GT的差异）

将步骤2加载的数据投喂到网络中，计算预测值pred；将pred与GT比较，在前向传播中计算loss

1、

2、

3、

5、反向传播BP，更新参数

6、迭代3-5步骤

5、各个部分关系解释

核心模块
model
engine
nn