YOLOv5.yaml文件 & 超参详细介绍_yolo yaml

yaml文件

模型深度&宽度

nc: 3  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

depth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)

width_multiple：控制卷积核的数量=int(number*width)

Anchor

anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8，检测小目标，10,13是一组尺寸，总共三组检测小目标
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16，检测中目标，共三组
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32，检测大目标，共三组

该anchor尺寸是为输入图像640×640分辨率预设的，实现了即可以在小特征图（feature map）上检测大目标，也可以在大特征图上检测小目标。三种尺寸的特征图，每个特征图上的格子有三个尺寸的anchor。

Backbone

backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv,