vindicater的博客

那么本文起到的作用是总结，将前文的所有修改方式等等总结归纳在一起，从中看出ultralytics公司对于YOLO这一开源项目所付出的努力心血和达成的优良效果

本文是从头到尾解析了具体什么样的内容可以放在模型中处理，这些内容究竟是如何被处理的等内容。并且就问题出发完整的展示出了从输入到最后输出的全过程。考虑到如果再把视频处理和摄像头处理的内容放在本文中，会导致文章冗长而大部分内容又有所重复。若对此感兴趣后续我会再出一篇文章解析。至此，结合之前发表的文章，将模型是如何训练和如何运用的内容讲解了一遍。如果读者认为哪里有谬误或者讲的不清楚的欢迎在评论区批评指正，我也会尽全力修改。

前两篇文章合在一起完成的是在一个batch的图片一起训练一次时计算机内部发生的变化。但是事实上，我们需要在训练中观察训练的效果以知晓是否需要继续进行训练，训练是否已经达到了峰值。且我们需要总体的loss或者是判断的准确率这样的一个量化的标准以评价训练的效果。这就是本文的目的，对于计算上述这种有助于我们做出判断的指标的代码进行分析。由于这个部分也没有太多作为调试修改的用户能提升的，这里依旧采用整体介绍梳理网络结构和运行过程的方式进行阐释。

本文主要关注了损失函数的计算方式和优化器反向传播的部分。事实上，本文和上一篇文章在一起解析了整个模型在训练一个Batch的过程中具体进行了什么样的操作，每一部分代码究竟有什么意义。

本文主要介绍的是forward部分，也就是整个模型推理的部分。通过对于整个网络的具体实现的解析，理解了的读者便能具备修改网络结构的能力。

如何基于YOLO V5训练自己的数据集？对于数据集有什么要求？为什么会有以及为什么会没有某些要求？本文将从这三个问题出发来研究YOLO V5的模型的一部分结构，将整个模型的内容串起来

希望我的这个专栏能够帮助后来的学习者，更好的学习清楚具体这个模型的哪个部分对应着哪些代码，而某些代码具体是用来做什么的，解决上手较大模型时手足无措的问题。