parse_config.py 文件的理解：用于解析网络配置和数据配置

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42419002/article/details/99307955

本文档详细介绍了 parse_config.py 文件中的两个核心函数：parse_model_config() 和 parse_data_config()。前者用于解析YOLOv3的网络结构配置，如 yolov3.cfg，后者则用于解析数据集配置，如 coco.data。解析过程包括读取配置文件内容，处理注释和空格，创建字典结构存储配置信息。在解析数据配置时，还会补充默认值并构建字典结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

parse_config.py 包含两个函数

parse_config.py 包含两个函数

def parse_model_config(path) 用于解析网络结构文件：如：config/yolov3.cfg
def parse_data_config(path) 用于解析数据集配置文件：如：config/coco.data

1. def parse_model_config(path) 函数分析

1.1. 函数的输入是配置文件的路径 path ，如下：

函数解析的是YOLOv3 的网络结构配置文件：解析路径是如下两个之一
PyTorch-YOLOv3/config/yolov3.cfg
PyTorch-YOLOv3/config/yolov3-tiny.cfg

1.2. yolov3.cfg 的文件内容:

包含的所有结构有：1个 [net]；75个 [convolutional]；23个 [shortcut]；3个 [yolo]；2个 [upsample]；4个 [route]；一共108个结构。
1.【net】一个

[net]
# Testing
#batch=1
#subdivisions=1
# Training
batch=16
subdivisions=1
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 500200
policy=steps
steps=400000,450000
scales=.1,.1

【convolutional】75个
【yolo】前面的【convolutional】的 activation=linear，且没有 batch_normalize=1 这行。
在解析时，batch_normalize 默认设置为 0.

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

【shortcut】23个

[shortcut]