[YOLO专题-18]:YOLO V5 - ultralytics代码解析-总体架构

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目录

第1章 YOLO V5代码官方链接

第2章 YOLO V5代码处理流程

第3章 工程代码结构

3.1 根目录

3.2 子目录


第1章 YOLO V5代码官方链接

GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLiteYOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.https://github.com/ultralytics/yolov5

第2章 YOLO V5代码处理流程

 基本流程是:

  • 输入数据与数据加载dataload
  • 数据预处理(数据增强)
  • 模型建立
  • 模型训练
  • 数据后处理

上述过程与torchvision的过程也基本是一致的。

torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库,这个包中有四个大类。

torchvision.datasets     =》数据集加载

torchvision.models       =》 模型与模型训练

torchvision.transforms =》数据增强

torchvision.utils           =》常用的工具集
 

第3章 工程代码结构

3.1 根目录

detect:目标预测的主代码,用来图片进行目标检测

train:   模型训练的主代码

val:     模型评估的主代码

tutorial:快速使用入门jupter代码示例,通过该示例代码,可以快速学习使用train模型、评估模型val、应用模型detect。

export:  把yolo V5的预训练模型yolov5?.pt转换成*.onnx格式,以便于图形化显示模型。

README:readme文件

Requirements:安装YOLO V5的依赖文件

3.2 子目录

\\data:数据预处理程序以及一些自带的测试图片

|----各种数据集的配置文件(不包括数据集自身)

|----自带的测试图片

\\models:模型的建立、初始化、预测、配置程序

|----各种模型的配置文件

|----模型的公共模块

\\utils:一些常用的工具程序

|----activation:激活函数

|----Augmentations:图像数据扩增

|----autoanchor:自动的预选框设置

|----autobatch:batch

|----callbacks:

|----datasets:数据增强

|----downloads:数据集和模型的自动下载

|----general:通用的工具

|----loss的计算

|----metrics:性能度量

|---plots:画图工具

|----torch_utils:pytorch的工具

\\runs:程序每次的运行结果

|----\\detect

|----\\train

      |----\\expx: 每一次运行,生成新的目录

            |----\\weight:本次训练的模型权重文件,包括best和latest

            |----*.jpg:包含目标检测框的图片、训练结果的可视化图片等

            |---其他log文件


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以上是关于[YOLO专题-18]:YOLO V5 - ultralytics代码解析-总体架构的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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