深度学习Week14-yolov5s.yaml文件解读（YOLOv5）_[from,repeats,module,args]

这周接着详细解析小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客_yolov5识别数字，上周入门教大家下载配置环境，如果没有的话请参考上一篇的文章深度学习Week12-训练自己的数据集（YOLOv5）_牛大了2022的博客-CSDN博客

一、介绍和要求

YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中 YOLOv5s 是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型（之前数字监测就是用yolov5s），其他3种模型都是在YOLOv5s的基础上不断加深、加宽网络使得网络规模扩大，在增强模型检测性能的同时增加了计算资源和速度消耗。出于对检测精度、模型大小、检测速度的综合考量，本文选择YOLOv5s作为研究对象进行介绍。
./models/yolov5s.yaml文件是YOLOv5s网络结构的定义文件，如果你想改进算法的网络结构，需要先修改该文件中的相关参数，然后再修改./models/common.py与./models/yolo.py中的相关代码。

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