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YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(1)——项目目录结构解析

2023-09-07 05:37

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前面简单介绍了YOLOv5的网络结构和创新点(直通车:【YOLO系列】YOLOv5超详细解读(网络详解)

在接下来我们会进入到YOLOv5更深一步的学习,首先从源码解读开始。

因为我是纯小白,刚开始下载完源码时真的一脸懵,所以就先从最基础的项目目录结构开始吧~因为相关解读不是很多,所以有的是我根据作者给的英文文档自己翻译的,如有不对之处欢迎大家指正呀!这篇只是简单介绍每个文件是做什么的,大体上了解这个项目,具体的代码详解后期会慢慢更新,也欢迎大家关注我的专栏,和我一起学习呀!

源码下载地址:mirrors / ultralytics / yolov5 · GitCode

🍀本人YOLOv5源码详解系列:  

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(1)——项目目录结构解析

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(2)——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(3)——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(4)——验证部分val(test).py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(5)——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py


前言

 一、项目目录结构

 1.1 .github文件夹

 1.2 datasets

 1.3 data文件夹

 1.4 models文件夹

 1.5 runs文件夹

 1.6 utils文件夹

 1.7其他一级目录文件

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。


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”。


 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:


 1.4 models文件夹

models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:


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:

                                                               (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


1.6 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:


1.7其他一级目录文件

 详解:


本文参考:

YOLOV5学习笔记(四)——项目目录及代码讲解

YOLOv5-6.2版本代码Project逐文件详解

来源地址:https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/129356033

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