yolo.py文件解读

        今天我们来解读yolo.py文件，这个文件是用来搭建Yolo的网络模型。它会根据你配置的yaml文件来搭建网络模型，如果你想对Yolov5的模型做出改进，那么你需要对这个文件里的模块有一定的了解。

一，parse_model模块

        首先这个模块的功能是从字典里获取网络模型相关的信息，然后构建网络。接下来我会对这段代码做出详细的讲解。

def parse_model(d, ch):
    LOGGER.info(f"\n{'':>3}{'from':>18}{'n':>3}{'params':>10}  {'module':<40}{'arguments':<30}")
    # 使用日志记录器对象记录一条带有特定格式的信息
    anchors, nc, gd, gw, act, ch_mul = (
        d["anchors"],
        d["nc"],
        d["depth_multiple"],
        d["width_multiple"],
        d.get("activation"),
        d.get("channel_multiple"),
    )
    """
        从字典里获取anchors和parameters的信息
        anchors：锚框，用于检测目标的预定义框。
        nc：类别数量，表示模型需要检测的不同类别的数量。
        depth_multiple：深度倍增因子，用于调整模型的深度。
        width_multiple：宽度倍增因子，用于调整模型的宽度。
        activation：激活函数，用于网络层的激活。
        channel_multiple：通道倍增因子，用于调整模型的通道数。
    """
    if act:
        Conv.default_act = eval(act) 
        LOGGER.info(f"{colorstr('activation:')} {act}") 
    # 使用act作为默认的激活函数
    if not ch_mul:
        ch_mul = 8
    na = (len(anchors[0]) // 2) if isinstance(anchors, list) else anchors
    # 计算锚框的数量，如果anchors是一个列表，则锚框的数量等于列表中第一个锚框的一半的长度（因为锚框是由两个坐标组成的）
    no = na * (nc + 5)
    # 计算输出通道数。每个锚框对应的输出通道数等于类别数量加上5（其中4个是坐标，1个是置信度），然后乘以锚框数量。

    layers, save, c2 = [], [], ch[-1]
    # 三个空列表存储模型的层结构、保存列表以及输出通道数（由输入参数ch的最后一个元素确定）

        以上只是对构建网络模型的一些前置处理，包括激活函数，锚框的数量和构建三个空列表存储模型的层结构、保存列表以及输出通道数。

    for i, (f, n, m, args) in