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YOLOv5模型改进实践 本文记录了YOLOv5模型改进的学习过程，主要包括三个关键步骤：1) 环境搭建（Python 3.10/YoloV5框架）；2) 模型结构分析，通过yolov5s.yaml（模型配置）、common.py（基础模块）和yolo.py（模型构建）三个核心文件实现；3) 参数优化实验，包括修改第一层通道数（64→128）、调整C3层重复次数（3→6）以及新增网络层，验证了不同改动对模型参数量的影响（最大增加55%）。最后基于结构图实现了自定义C2模块并完成注册。这些改进为后续模型性能提

本文解析了YOLOv5网络架构的核心配置文件yolov5s.yaml和common.py。yolov5s.yaml是网络的"设计图纸"，定义了网络结构、参数和锚点配置，包括类别数、深度/宽度系数以及不同尺度的锚点模板。common.py则是"零部件工厂"，包含Conv、C3等基础模块的实现。文章详细讲解了Backbone和Head的结构，以及参数格式[from, number, module, args]的含义，帮助读者理解YOLOv5的网络构建过程。通过房屋设计和裁

本文介绍了YOLOv5目标检测模型的数据预处理流程，主要包括三个关键步骤：1) 下载VOC格式数据集，包含原始图片和XML标注文件；2) 使用split_train_val.py脚本将数据集划分为训练集(90%)、验证集和测试集；3) 通过voc_label.py脚本将VOC格式标注转换为YOLO格式。预处理过程生成了训练/验证/测试集的文件列表，并将边界框坐标从绝对像素值转换为相对比例值。文章提供了完整的Python代码实现，适用于构建YOLOv5训练所需的数据格式，为后续模型训练奠定基础。

本文介绍了使用YOLOv5进行目标检测的实践过程。作者首先从GitHub下载YOLOv5源码并安装依赖，解决了部分包版本问题。随后分别测试了图片和视频检测功能：使用detect.py脚本成功检测测试图片中的目标，并实现了对视频的逐帧检测处理。实验结果表明，视频检测本质上是将1590帧图像（53秒30fps）逐帧处理后再合并。整个过程展示了YOLOv5在图像和视频目标检测中的实际应用。