当前位置： 首页 > news >正文

YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)

news 2025/12/28 15:54:24

文章目录

  • 前言
  • 1、YOLOv5s-6.0组成
  • 2、YOLOv5s网络介绍
    • 2.1、参数解析
    • 2.2、YOLOv5s.yaml
    • 2.3、YOLOv5s网络结构图
  • 3、附件
    • 3.1、yolov5s.yaml 解析表
    • 3.2、 yolov5l.yaml 解析表
  • 总结

前言

最近在重构YOLOv5代码，本章主要介绍YOLOv5s的网络结构

1、YOLOv5s-6.0组成

我们熟知YOLOv5s由三部分组成，分别为backbone、neck、head

  1. backbone：主干网络，大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，供后面的网络使用。backbone主干网络可以直接加载官方已经训练好的模型参数，此外其后面，添加自己需要的网络，让自定义模型更加贴合实际使用。
  2. neck：放在backbone和head之间，进一步利用backbone提取的特征，提高模型的鲁棒性
  3. head：获取网络输出，head利用之前提取的特征，做出预测。

2、YOLOv5s网络介绍

2.1、参数解析

  1. nc：数据集中的类别数

  2. depth_multiple：模型层数因子(用来调整网络的深度)

    1. 为了控制层的重复的次数。它会和后面的backbone & head的number相乘后取整，代表该层的重复的数量
    2. 如：[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]，当depth_multiple为1时候，则重复1*1个

  3. width_multiple：模型通道数因子(用来调整网络的宽度)

    1. 为了控制输出特征图的通道数，它会和出特征图的通道数相乘，代表该层的输出通道数。
    2. 如：[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]，当width_multiple为0.5时候，则输出通道为64*0.5=32通道

  4. anchors：锚定框

    1. yolov5 初始化了 9 个 anchors，分别在三个特征图 （feature map）中使用，每个 feature map 的每个 grid cell （网络单元）都有三个 anchor 进行预测。分配规则：
      • 尺度越大的 feature map 越靠前，相对原图的下采样率越小，感受野越小，所以相对可以预测一些尺度比较小的物体(小目标)，分配到的 anchors 越小。
      • 尺度越小的 feature map 越靠后，相对原图的下采样率越大，感受野越大，所以可以预测一些尺度比较大的物体(大目标)，所以分配到的 anchors 越大。
      • 即在小特征图（feature map）上检测大目标，中等大小的特征图上检测中等目标，在大特征图上检测小目标。

  5. [from, number, module, args] 参数

  6. 第一个参数 from ：从哪一层获得输入，-1表示从上一层获得，[-1, 6]表示从上层和第6层两层获得。

  7. 第二个参数 number：表示有几个相同的模块，如果为9则表示有9个相同的模块。

  8. 第三个参数 module：模块的名称，这些模块写在common.py中。

  9. 第四个参数 args：类的初始化参数，用于解析作为 moudle 的传入参数。

    1. args参数依次为：输出channel,卷积核尺寸kernel size,步长stride,l零填充大小

2.2、YOLOv5s.yaml

nc: 80  # number of classes 数据集中的类别数，也就是你要检测的类别数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple  模型层数因子(用来调整网络的深度)
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple 模型通道数因子(用来调整网络的宽度)anchors: # 表示作用于当前特征图的Anchor大小为 xxx
# 9个anchor，其中P表示特征图的层级，P3/8该层特征图缩放为1/8,是第3层特征- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8， 表示[10,13],[16,30], [33,23]3个anchor- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5s v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2，通过该层之后特征图的大小变成原图的1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4，通过该层之后特征图的大小变成原图的1/4[-1, 3, C3, [128]],          # 2，通过该层之后特征图的大小不变[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8，过该层之后特征图的大小变成原图的1/8[-1, 6, C3, [256]],			# 4，通过该层之后特征图的大小不变[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16，，过该层之后特征图的大小变成原图的1/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5s v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #11 不改变通道数，特征图的长和宽会增加一倍[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # 12 cat backbone P4 与第6层的输出进行特征图的融合[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3，与第4层的输出进行特征图的融合。[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4，与第14层的输出进行特征图的融合[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5，与第10层的输出进行特征图的融合[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

2.3、YOLOv5s网络结构图

在这里插入图片描述

3、附件

在yolov5中有l,n,m,s,x，5种配置文件，这5种配置文件只是depth_multiple和width_multiple两个参数不同，其它部分都相同的。

3.1、yolov5s.yaml 解析表

  1. yolov5s.yaml的width_multiple都为0.50
  2. 举例：[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]]，当width_multiple为0.5时候，则输出通道为64*0.5=32通道
层数frommouduleargumentsinputoutput
0-1Conv[3, 32, 6, 2, 2][3, 640, 640][32, 320, 320]
1-1Conv[32, 64, 3, 2][32, 320, 320][64, 160, 160]
2-1C3[64, 64, 1][64, 160, 160][64, 160, 160]
3-1Conv[64, 128, 3, 2][64, 160, 160][128, 80, 80]
4-1C3[128, 128, 2][128, 80, 80][128, 80, 80]
5-1Conv[128, 256, 3, 2][128, 80, 80][256, 40, 40]
6-1C3[256, 256, 3][256, 40, 40][256, 40, 40]
7-1Conv[256, 512, 3, 2][256, 40, 40][512, 20, 20]
8-1C3[512, 512, 1][512, 20, 20][512, 20, 20]
9-1SPPF[512, 512, 5][512, 20, 20][512, 20, 20]
10-1Conv[512, 256, 1, 1][512, 20, 20][256, 20, 20]
11-1Upsample[None, 2, ‘nearest’][256, 20, 20][256, 40, 40]
12[-1, 6]Concat[1][1, 256, 40, 40],[1, 256, 40, 40][512, 40, 40]
13-1C3[512, 256, 1, False][512, 40, 40][256, 40, 40]
14-1Conv[256, 128, 1, 1][256, 40, 40][128, 40, 40]
15-1Upsample[None, 2, ‘nearest’][128, 40, 40][128, 80, 80]
16[-1, 4]Concat[1][1, 128, 80, 80],[1, 128, 80, 80][256, 80, 80]
17-1C3[256, 128, 1, False][256, 80, 80][128, 80, 80]
18-1Conv[128, 128, 3, 2][128, 80, 80][128, 40, 40]
19[-1, 14]Concat[1][1, 128, 40, 40],[1, 128, 40, 40][256, 40, 40]
20-1C3[256, 256, 1, False][256, 40, 40][256, 40, 40]
21-1Conv[256, 256, 3, 2][256, 40, 40][256, 20, 20]
22[-1, 10]Concat[1][1, 256, 20, 20],[1, 256, 20, 20][512, 20, 20]
23-1C3[512, 512, 1, False][512, 20, 20][512, 20, 20]
24[17, 20, 23]Detect[80, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]][1, 128, 80, 80],[1, 256, 40, 40],[1, 512, 20, 20][1, 3, 80, 80, 85],[1, 3, 40, 40, 85],[1, 3, 20, 20, 85]

3.2、 yolov5l.yaml 解析表

注：yolov5l.yaml的depth_multiple和width_multiple都为1

层数frommouduleargumentsinputoutput
0-1Conv[3, 64, 6, 2, 2][3, 640, 640][64, 320, 320]
1-1Conv[64, 128, 3, 2][64, 320, 320][128, 160, 160]
2-1C3[128,128, 1][128, 160, 160][128 160, 160]
3-1Conv[128,256, 3, 2][128 160, 160][256, 80, 80]
4-1C3[256,256, 2][256, 80, 80][256, 80, 80]
5-1Conv[256,512, 3, 2][256, 80, 80][512, 40, 40]
6-1C3[512, 512, 3][512, 40, 40][512, 40, 40]
7-1Conv[512, 1024, 3, 2][512, 40, 40][1024, 20, 20]
8-1C3[1024, 1024, 1][1024, 20, 20][1024, 20, 20]
9-1SPPF[1024, 1024, 5][1024, 20, 20][1024, 20, 20]
10-1Conv[1024,512, 1, 1][1024, 20, 20][512, 20, 20]
11-1Upsample[None, 2, ‘nearest’][512, 20, 20][512, 40, 40]
12[-1, 6]Concat[512+512][1, 512, 40, 40],[1, 512, 40, 40][1024, 40, 40]
13-1C3[1024,512, 1, False][1024, 40, 40][512, 40, 40]
14-1Conv[512,256, 1, 1][512, 40, 40][256, 40, 40]
15-1Upsample[None, 2, ‘nearest’][256, 40, 40][256, 80, 80]
16[-1, 4]Concat[256+256][1, 256, 80, 80],[1, 256, 80, 80][512, 80, 80]
17-1C3[512, 256, 1, False][512, 80, 80][256, 80, 80]
18-1Conv[256, 256, 3, 2][256, 80, 80][256, 40, 40]
19[-1, 14]Concat[256+256][1, 256, 40, 40],[1, 256, 40, 40][512, 40, 40]
20-1C3[512, 512, 1, False][512, 40, 40][512, 40, 40]
21-1Conv[512, 512, 3, 2][512, 40, 40][512, 20, 20]
22[-1, 10]Concat[512+512][1, 512, 20, 20],[1, 512, 20, 20][1024 20, 20]
23-1C3[1024,1024, 1, False][1024, 20, 20][1024, 20, 20]
24[17, 20, 23]Detect[80, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]][1, 256, 80, 80],[1, 512, 40, 40],[1, 1024, 20, 20][1, 3, 80, 80, 85],[1, 3, 40, 40, 85],[1, 3, 20, 20, 85]

总结

其实看懂代码，结合画的网络结构图，就很容易理解YOLO的模型。后续，将会介绍如何利用YOLOv5进行训练。

参考文章

  1. YOLOv5 模型结构及代码详细讲解
  2. YOLOv5-网络结构
  3. YOLOv5 Focus C3 各模块详解及代码实现

相关文章：

YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)

文章目录前言1、YOLOv5s-6.0组成2、YOLOv5s网络介绍2.1、参数解析2.2、YOLOv5s.yaml2.3、YOLOv5s网络结构图3、附件3.1、yolov5s.yaml 解析表3.2、 yolov5l.yaml 解析表总结前言 最近在重构YOLOv5代码，本章主要介绍YOLOv5s的网络结构 1、YOLOv5s-6.0组成 我们熟知YO…...

编程日记 2023/3/9 10:43:52

kkfileView linux 离线安装

文章目录前言一、安装 LiberOffice二、安装kkfileView1.下载安装包2.启动总结前言 一、安装 LiberOffice 下载https://kkfileview.keking.cn/LibreOffice_7.1.4_Linux_x86-64_rpm.tar.gz 安装 tar -zxvf LibreOffice_7.1.4_Linux_x86-64_rpm.tar.gz cd LibreOffice_7.1.4.2_L…...

编程日记 2023/3/9 10:42:44

如何编写BI项目之ETL文档

XXXXBI项目之ETL文档 xxx项目组 ------------------------------------------------1---------------------------------------------------------------------- 目录 一 、ETL之概述 1、ETL是数据仓库建构/应用中的核心…...

编程日记 2023/3/9 10:41:38

【LeetCode】剑指 Offer 24. 反转链表 p142 -- Java Version

题目链接：https://leetcode.cn/problems/fan-zhuan-lian-biao-lcof/submissions/ 1. 题目介绍（24. 反转链表） 定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。 【测试用例】： 示…...

编程日记 2023/3/9 10:40:33

LAY-EXCEL导出excel并实现单元格合并

通过lay-excel插件实现Excel导出，并实现单元格合并，样式设置等功能。更详细描述，请去lay-excel插件文档查看，地址：http://excel.wj2015.com/_book/docs/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B.html一、安装这里使用Vue…...

编程日记 2023/3/9 10:39:31

配置VM虚拟机Centos7网络

配置VM虚拟机Centos7网络 第一步，进入虚拟机设置选中【网络适配器】选择【NAT模式】 第二步，进入windows【控制面板\网络和 Internet\网络连接】设置网络状态。 我们选择【VMnet8】 点击【属性】查看它的网络配置 2 .我们找到【Internet 协议版本 4(TCP…...

编程日记 2023/3/9 10:38:25

Kafka 位移主题

Kafka 位移主题位移格式创建位移提交位移删除位移Kafka 的内部主题 (Internal Topic) : __consumer_offsets (位移主题，Offsets Topic) 老 Consumer 会将位移消息提交到 ZK 中保存 当 Consumer 重启后，能自动从 ZK 中读取位移数据，继续消费…...

编程日记 2023/3/9 10:37:22

详细讲解零拷贝机制的进化过程

一、传统拷贝方式（一）操作系统经过4次拷贝CPU 负责将数据从磁盘搬运到内核空间的 Page Cache 中；CPU 负责将数据从内核空间的 Page Cache 搬运到用户空间的缓冲区；CPU 负责将数据从用户空间的缓冲区搬运到内核空间的 Socket 缓冲区…...

编程日记 2023/3/9 10:36:20

2023年场外个股期权研究报告

第一章 概况 场外个股期权（Over-the-Counter Equity Option），是指由交易双方根据自己的需求和意愿，通过协商确定行权价格、行权日期等条款的股票期权。与交易所交易的标准化期权不同，场外个股期权的合同内容可以根据交…...

编程日记 2023/3/9 10:35:18

k8s pod,ns,pvc 强制删除

一、强制删除pod$ kubectl delete pod <your-pod-name> -n <name-space> --force --grace-period0解决方法&#xff1a;加参数 --force --grace-period0&#xff0c;grace-period表示过渡存活期&#xff0c;默认30s&#xff0c;在删除POD之前允许POD慢慢终止其上的…...

编程日记 2023/4/18 1:20:06

力扣第99场双周赛题目记录（复盘）

第一题 2578.最小和分割 给你一个正整数 num &#xff0c;请你将它分割成两个非负整数 num1 和 num2 &#xff0c;满足&#xff1a; num1 和 num2 直接连起来&#xff0c;得到 num 各数位的一个排列。 换句话说&#xff0c;num1 和 num2 中所有数字出现的次数之和等于 num 中所…...

编程日记 2023/4/18 1:20:05

spring事务失效原因

一.抛出事务不支持的异常 原理&#xff1a; Spring事务默认支持RuntimeException异常&#xff0c;抛出的异常为RuntimeException异常及其子类异常事务均可生效&#xff0c;而我们日常常见的异常基本都继承自RuntimeException&#xff0c;所以无需指定异常类型事务也能生效。 但…...

编程日记 2023/4/18 1:20:03

pikachu靶场CSRF之TOKEN绕过

简介 Pikachu靶场中的CSRF漏洞环节里面有一关CSRF TOKEN&#xff0c;这个关卡和其余关卡稍微有点不一样&#xff0c;因为表单里面存在一个刷新就会变化的token&#xff0c;那么这个token是否能绕过呢&#xff1f;接下来我们来仔细分析分析 实战过程 简单尝试 先利用任意一个…...

编程日记 2023/4/18 1:20:01

Windows中配置docker没有hyper-v功能解决方案

&#x1f468; 作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是Taro&#xff0c;前端领域创作者 ✒️ 个人主页&#xff1a;唐璜Taro &#x1f680; 支持我&#xff1a;点赞&#x1f44d;&#x1f4dd; 评论 ⭐️收藏 文章目录前言解决步骤&#xff1a;1.新建文档2. 另存为3. 功能…...

编程日记 2023/4/18 1:19:59

电子台账：模板制作之五——二级过滤与多条件组合

1 前言工作中&#xff0c;经常会遇到很复杂的数据&#xff0c;比如内销产品和出口产品、正常产品和报废产品都混在一块儿。电子台账中&#xff0c;需要把这些数据都区分开&#xff0c;分别汇总。这种情况&#xff0c;可以用台账软件的二级过滤功能来处理&#xff0c;实际上就是…...

编程日记 2023/4/18 1:19:57

Kaldi Data preparation

链接&#xff1a;GitHub - nessessence/Kaldi_ASR_Tutorial: speech recognition using Kaldi framework Lets start with formatting data. We will randomly split wave files into test and train dataset(set the ratio as you want). Create a directory data and,then t…...

编程日记 2023/4/18 1:19:55

libevent 学习笔记

一、参考 libevent Libevent深入浅出 - 《Libevent 深入浅出》 - 书栈网 BookStack libevent 之 event config的相关函数介绍_event_config_new_yldfree的博客-CSDN博客 Libevent之evbuffer详解_有时需要偏执狂的博客-CSDN博客 二、libevent概述 libevent 就是将网络、I…...

编程日记 2023/4/18 1:19:53

jupyter的使用

1.安装 安装过程看这篇记录。 安装 2.如何启动 环境搭建好后&#xff0c;本机输⼊jupyter notebook命令&#xff0c;会⾃动弹出浏览器窗⼝打开 Jupyter Notebook # 进⼊虚拟环境 workon ai(这个是虚拟环境的名称) # 输⼊命令 jupyter notebook本地notebook的默认URL为&…...

编程日记 2023/4/18 1:19:51

中级数据开发工程师养成计

目标 工作之后就很少时间用来沉淀知识了&#xff0c;难得用空闲时间沉淀一下自己。 成为一名中级数据开发工程师。偏向于数据仓库&#xff0c;数据治理方向。 整体排期 1 hive 2 hadoop 3 flink 4 spark 5 闲杂工具 kafka maxwell cancal 6 数据建模&#xff08;偏向于kimbo…...

编程日记 2023/4/18 1:19:49

fastjson 返回 $ref 数据

文章目录问题描述&#xff1a;1、重复引用&#xff1a;2、循环引用&#xff1a;原因分析&#xff1a;1、重复引用&#xff1a;2、循环引用&#xff1a;反序列化&#xff1a;1、开启引用检测&#xff1a;2、关闭引用检测&#xff1a;小结&#xff1a;问题描述&#xff1a; 问题…...

编程日记 2023/4/17 0:09:37

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

编程新知 2025/12/27 18:17:01

智慧医疗能源事业线深度画像分析（上）

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施，其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入，智慧医疗能源事业线应运而生，致力于通过创新技术与管理方案，重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

编程新知 2025/12/22 9:49:42

java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制

文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具，自己手写的难度，恐怕高级程序员花费一年的事件，也…...

编程新知 2025/11/5 4:10:42

iPhone密码忘记了办？iPhoneUnlocker，iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

编程新知 2025/12/17 20:13:54

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

编程新知 2025/12/12 4:55:21

IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)

文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...

编程新知 2025/12/16 23:25:05

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向&#xff1a;控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

编程新知 2025/9/9 8:40:47

作为测试我们应该关注redis哪些方面

1、功能测试 数据结构操作&#xff1a;验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化&#xff1a;测试aof和aof持久化机制&#xff0c;确保数据在开启后正确恢复。 事务&#xff1a;检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅&#xff1a;确保消息正确传递。 2、性…...

编程新知 2025/11/1 2:00:51

关于easyexcel动态下拉选问题处理

前些日子突然碰到一个问题&#xff0c;说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选&#xff0c;于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案&#xff0c;并没有找到合适的方案&#xff0c;没办法只能自己动手并分享出来&#xff0c;针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...

编程新知 2025/12/24 22:27:27

elementUI点击浏览table所选行数据查看文档

项目场景&#xff1a; table按照要求特定的数据变成按钮可以点击 解决方案&#xff1a; <el-table-columnprop"mlname"label"名称"align"center"width"180"><template slot-scope"scope"><el-buttonv-if&qu…...

编程新知 2025/12/26 21:00:10