提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

先看一下
：

这里我想先介绍一些关于yolo源码中不同.后缀文件的区别：

①py、cpp、java后缀的文件

.py、.cpp 和 .java 是常见的文件后缀名，分别代表Python、C++ 和 Java 编程语言的源代码文件。

.py 文件：是Python编程语言的源代码文件后缀名。Python源代码文件通常以 .py 结尾，可以使用Python解释器来执行这些文件中的代码。

.cpp 文件：是C++编程语言的源代码文件后缀名。C++源代码文件通常以 .cpp 结尾，可以使用C++编译器将这些文件编译成可执行程序。

.java 文件：是Java编程语言的源代码文件后缀名。Java源代码文件通常以 .java 结尾，可以使用Java编译器将这些文件编译成字节码文件，然后在Java虚拟机上运行。

②md、txt、yml后缀的文件

.md、.txt 和 .yml 是常见的文件后缀名，分别代表Markdown、文本文件和YAML文件。这些文件后缀名通常用于标识不同类型的文本文件，让计算机系统和应用程序能够识别并正确处理这些文件。

.md 文件：是Markdown文件的后缀名。Markdown是一种轻量级标记语言，用于简单而直观地排版文本，常用于编写文档、博客文章、README 文件等。Markdown文件通常以 .md 结尾，可以使用各种Markdown编辑器或在线编辑器来编辑和预览这些文件。

.txt 文件：是文本文件的后缀名。文本文件是一种纯文本格式的文件，通常包含人类可读的文本内容，不包含格式化样式或特殊的编码。文本文件可以使用任何文本编辑器打开和编辑，是最简单的文件格式之一。

.yml 文件：是YAML文件的后缀名。YAML是一种人类可读的数据序列化格式，常用于配置文件、数据传输等场景。YAML文件通常以 .yml 或 .yaml 结尾，可以使用各种编程语言的YAML解析库来读取和处理这些文件。

③yaml后缀的文件

.yaml 文件是一种常见的文件格式后缀名，代表 YAML（YAML Ain’t Markup Language）文件。YAML是一种人类可读的数据序列化格式，旨在成为一种简洁、直观的数据表示方式，适用于配置文件、数据传输、文档等多种应用场景。

YAML 文件通常以 .yaml 或 .yml 结尾，使用一种类似于缩进的方式来表示数据结构，包括标量值、列表、字典等。YAML 文件常用于配置文件、数据传输、API 接口定义等场景，被广泛应用于软件开发和系统管理中。许多编程语言都提供了对 YAML 文件的解析和生成库，方便开发人员读取和处理 YAML 格式的数据。

一、.github文件夹

在一个GitHub仓库中，.github文件夹通常用于存放与GitHub仓库管理和GitHub Actions 相关的配置文件和设置。

具体来说，.github文件夹中可能包含以下内容：

1.1 workflows文件夹：该文件夹通常包含GitHub Actions 的工作流程配置文件。

1.2 ISSUE_TEMPLATE文件夹：该文件用于定义GitHub 仓库的 Issue 模板，可以规范化用户提交的 Issue 内容，提高 Issue 的质量和可读性。

总的来说，.github文件夹中的内容主要用于规范化GitHub 仓库的管理流程，提高团队协作效率，以及利用GitHub Actions 实现自动化构建和部署。这些配置文件和设置有助于提升项目的质量和可维护性。

所以这个文件夹一般来说不重要，可以不看。

二、classify文件夹

三、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:

3.1 hyps文件：模型训练时存放yaml格式的超参数配置文件

①. 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

比如med文件：

lr0：初始学习率，控制模型参数的更新速度。在这个示例中，初始学习率为0.01。
lrf：OneCycleLR学习率的最终值，通常是初始学习率乘以一个系数。在这里，最终学习率为初始学习率的10倍。
momentum：SGD动量或Adam优化器的beta1参数，用于加速优化过程。
weight_decay：优化器的权重衰减参数，用于控制模型的复杂度。
warmup_epochs：预热训练的轮数，用于在训练初期逐渐增加学习率。
box、cls、obj：损失函数中不同部分的权重，用于平衡不同损失项的重要性。
iou_t：IoU训练阈值，用于目标检测中的真实框和预测框匹配。
mosaic、mixup、flipud等：数据增强技术的概率，用于增加训练数据的多样性。

这些超参数是干嘛的呢？

这些超参数通常用于训练深度学习模型时进行调优和优化，以影响模型的训练过程和性能。以下是这些超参数在训练过程中的作用和含义：
学习率（learning rate）：控制模型参数更新的速度，过大的学习率可能导致模型不稳定，而过小的学习率可能导致训练过慢或陷入局部最优解。
动量（momentum）：对于优化算法（如SGD、Adam）来说，动量可以帮助加速收敛过程，避免陷入局部最优解。
权重衰减（weight decay）：用于控制模型的复杂度，防止过拟合。通过惩罚较大的权重值，可以使模型更加简单且泛化能力更强。
损失函数中不同部分的权重：在多任务学习或复杂损失函数中，不同部分的权重可以调整损失函数中各项的重要性，以平衡不同损失项的影响。
数据增强技术的概率：数据增强可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。通过调整数据增强的概率，可以控制不同的数据增强技术在训练中的应用程度。
预热训练轮数（warmup epochs）：在训练初期逐渐增加学习率，有助于稳定训练过程，避免模型在初始阶段出现不稳定的情况。

3.2. images文件：存放着官方给的两张测试图片

公交车和齐达内

3.3 . scripts #存放数据集和权重下载shell脚本

①. Argoverse.yaml #Argoverse数据集的配置文件
②. coco.yaml # cOCO数据集配置文件
③. coco128.yaml# cOCo128数据集配置文件
④GlobalWheat2020.yaml 数据集
⑤imageNet.yaml 数据集
⑥object365.yaml
⑦SKU-110K
⑧VisDrone.yaml
⑨VOC.yaml
⑩Xview.yaml

这些基本就是一些数据集的配置文件，下面介绍一下这些数据集：

Argoverse：Argoverse数据集是专为自动驾驶领域设计的数据集，包含了大规模的自动驾驶场景数据，如高清地图、传感器数据、车辆轨迹等。这些数据可用于自动驾驶系统的训练、测试和评估。

COCO：COCO数据集是一个用于目标检测、图像分割和关键点检测的大规模数据集，包含了超过33万张图像和80个不同类别的物体实例标注。

COCO128：COCO128是COCO数据集的一个子集，包含了128个类别的物体实例标注，适用于小规模目标检测和分类任务。

GlobalWheat2020：Global Wheat Detection 2020数据集是专为小麦检测任务设计的数据集，包含了各种小麦植株的图像和标注信息，用于推动农业领域的图像识别技术。

ImageNet：ImageNet是一个用于图像分类任务的大规模数据集，包含了超过1400万张图像和1000个类别，是深度学习领域中常用的基准数据集之一。

Object365：Object365数据集包含365个类别的目标检测数据，用于更广泛的目标检测任务和多类别物体识别。

SKU-110K：SKU-110K数据集是一个用于商品识别和检测的数据集，包含了11万个SKU（库存单位）的商品图像和标注信息。

VisDrone：VisDrone数据集是专为无人机视觉任务设计的数据集，包含了各种场景下的无人机图像和标注信息，用于目标检测、跟踪和行为分析。

VOC：VOC数据集是一个常用的目标检测和图像分割数据集，包含了20个类别的物体标注信息，用于评估目标检测和分割算法的性能。

xView：xView数据集是一个用于灾害响应和地理信息分析的数据集，包含了各种自然灾害场景的高分辨率图像和标注信息，用于灾害监测和应急响应。

这些数据集的yaml文件有什么用？

这些数据集的 YAML 文件通常用于存储数据集的配置信息，包括数据集的路径、类别标签、数据预处理方式等。具体来说，YAML 文件在计算机视觉领域的数据集中扮演着以下几个重要的作用：

数据集配置信息：YAML 文件可以包含数据集的元数据信息，如数据路径、类别标签、数据划分方式等。这些信息对于加载和处理数据集非常重要。

数据预处理参数：YAML 文件可以定义数据预处理的参数，如图像大小、归一化方式、数据增强方式等。这些参数在训练和评估模型时需要用到。

训练参数设置：有时候，YAML 文件还可以包含训练过程中的超参数设置，如学习率、优化器类型、批量大小等。这些参数可以帮助用户灵活地调整训练过程。

数据集统计信息：YAML 文件中可能还包含数据集的统计信息，如数据样本数量、类别分布情况等。这些信息有助于用户了解数据集的特点。

四、models文件夹：神经网络构建的配置文件和一些函数

4.1 hub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

①anchors.yaml # cOCo数据的默认锚点

anchors.yaml文件通常用于目标检测任务中的目标检测器（如YOLO、Faster R-CNN等）中，用于定义目标检测器的anchor boxes（锚框）的大小和比例。锚框是一种预定义的边界框，用于在图像中生成候选目标区域，以便目标检测器可以预测目标的位置和类别。

在anchors.yaml文件中，通常会包含以下信息：
Anchor Box的数量：定义了目标检测器使用的anchor boxes的数量。
Anchor Box的尺寸和比例：指定每个anchor box的宽度、高度以及宽高比，通常以像素为单位。
Anchor Box的缩放因子：有时候还会包含anchor box的缩放因子，用于在不同尺度的特征图上生成不同大小的anchor boxes。

②yolov5m6.yaml #yolov5的版本6的神经网络配置

# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.67 # model depth multiple
width_multiple: 0.75 # layer channel multiple
anchors:
  - [19, 27, 44, 40, 38, 94] # P3/8
  - [96, 68, 86, 152, 180, 137] # P4/16
  - [140, 301, 303, 264, 238, 542] # P5/32
  - [436, 615, 739, 380, 925, 792] # P6/64

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [
    [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 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, 6, C3, [256]],
    [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
    [-1, 9, C3, [512]],
    [-1, 1, Conv, [768, 3, 2]], # 7-P5/32
    [-1, 3, C3, [768]],
    [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 9-P6/64
    [-1, 3, C3, [1024]],
    [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 11
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head: [
    [-1, 1, Conv, [768, 1, 1]],
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 8], 1, Concat, [1]], # cat backbone P5
    [-1, 3, C3, [768, False]], # 15

    [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
    [-1, 3, C3, [512, False]], # 19

    [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
    [-1, 3, C3, [256, False]], # 23 (P3/8-small)

    [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
    [[-1, 20], 1, Concat, [1]], # cat head P4
    [-1, 3, C3, [512, False]], # 26 (P4/16-medium)

    [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
    [[-1, 16], 1, Concat, [1]], # cat head P5
    [-1, 3, C3, [768, False]], # 29 (P5/32-large)

    [-1, 1, Conv, [768, 3, 2]],
    [[-1, 12], 1, Concat, [1]], # cat head P6
    [-1, 3, C3, [1024, False]], # 32 (P6/64-xlarge)

    [[23, 26, 29, 32], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5, P6)
  ]

Parameters：这部分包含了模型的一些参数设置，如类别数量（nc: 80）、模型深度倍数（depth_multiple: 0.67）、层通道倍数（width_multiple: 0.75）以及每个输出层对应的锚框信息。在这里，每个输出层都有自己的一组锚框，用于目标检测。

YOLOv5 v6.0 backbone：这部分描述了模型的主干网络（backbone），包括了一系列卷积层（Conv）、C3块（C3）和SPPF块（SPPF），用于提取图像特征。

YOLOv5 v6.0 head：这部分描述了模型的头部结构（head），包括了一系列卷积层（Conv）、上采样层（nn.Upsample）、拼接层（Concat）和C3块（C3），用于生成目标检测的输出。

Detect：最后一部分是Detect层，用于在不同尺度的特征图上进行目标检测，生成最终的检测结果。这里的锚框信息会被传递给Detect层，用于目标检测。

整个代码段描述了一个完整的目标检测模型的结构，包括了主干网络、头部结构和检测层的设置。

4.2 segment文件夹

4.3 同级的几个py文件

. int.py#空的，里面什么都没有

. 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，这个文件比较复杂，总共一千多行，后面再慢慢分析。

. 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

这几个py文件其实都很有深意，后面专门写一篇来进行分析。

五、runs文件夹：运行后输出一个模型的相关结果

这里由于我还没有开始训练一个自己的模型，因此就暂时不写这部分的内容，等后续再补充吧

六、utils文件夹

utils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

七、其他一级目录的文件

.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

这里面最重要的几个文件是：
①推理部分：detect.py
②训练部分：train.py
③验证部分：val.py

由于代码量比较大，所以我会放到下一节进行分析。

八、总结一下

我认为yolov5的源码基本以两个部分的文件为核心，一个是.yaml文件，另一个是.py文件
yaml文件一个是关于数据集的配置，一个是关于神经网络结构的配置。
.py文件一个是关于一些工具类的配置，一个是关于推理、训练、验证方面的配置

后续几篇文章将深入解析这些文件的内容：

①推理部分：detect.py
②训练部分：train.py
③验证部分：val.py
④配置文件：yolov5s.yaml‘
⑤网络结构之：yolo.py
⑥网络结构之：common.py

为了完成一个深度学习目标检测的全过程，会按照以下顺序进行：

①配置部分（yolov5s.yaml）：用于确定yolov5的网络结构和参数，包括模型的架构、数据预处理方式、训练参数等重要信息

②工具部分（yolo.py、common.py）：提供一些函数，用于辅助后续部分，包括定义网络结构、损失函数、激活函数等

③训练部分（train.py）：首先，使用训练部分的代码（train.py）来训练模型。在训练过程中，模型会根据训练数据集进行参数更新，以便更好地识别目标物体。

④验证部分（val.py）：在训练过程中，通常会使用验证部分的代码（val.py）来评估模型在验证数据集上的性能。这有助于监控模型的泛化能力和避免过拟合。

⑤推理部分（detect.py）：最后，在完成训练和验证后，可以使用推理部分的代码（detect.py）来对新的图像或视频进行目标检测。推理部分通常用于实际应用场景中使用训练好的模型进行预测。