### 修改YOLOv5模型结构以满足特定需求
修改YOLOv5模型结构需要对多个文件进行调整,包括`models/common.py`、`models/yolo.py`、`models/yolov5*.yaml`以及`train.py`等。以下是详细的说明和代码示例。
#### 1. 修改网络结构
在`models/common.py`中添加新的网络模块或修改现有的模块。例如,如果要添加一个新的卷积层,可以定义如下代码:
```python
import torch.nn as nn
class CustomConv(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super(CustomConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
```
将上述代码添加到`common.py`中,并确保其符合YOLOv5的命名规范[^1]。
#### 2. 配置网络结构参数
在`models/yolo.py`中设置网络结构的传递参数。例如,可以通过修改`Model`类中的初始化部分来支持新的模块:
```python
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes
super().__init__()
if isinstance(cfg, dict):
self.yaml = cfg # model dict
else: # is *.yaml
import yaml # for torch hub
self.yaml_file = Path(cfg).name
with open(cfg) as f:
self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict
```
确保`cfg`文件能够正确加载自定义模块的配置[^2]。
#### 3. 修改模型配置文件
在`models/yolov5*.yaml`中调整模型的配置。例如,对于`yolov5s.yaml`,可以添加自定义模块:
```yaml
# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# anchors
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, BottleneckCSP, [128]], # 2
[-1, 1, CustomConv, [256, 3, 2]], # 自定义模块
...
```
通过调整`depth_multiple`和`width_multiple`参数,可以控制模型的深度和宽度[^3]。
#### 4. 训练时指定配置文件
在`train.py`中指定使用修改后的配置文件。例如,在命令行中运行以下命令:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco128.yaml --cfg models/yolov5s_custom.yaml --weights yolov5s.pt
```
确保`--cfg`参数指向修改后的`.yaml`文件[^4]。
#### 代码示例总结
以下是一个完整的流程示例:
```python
# 在 common.py 中添加自定义模块
class CustomModule(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, p=1):
super(CustomModule, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, p)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.ReLU()
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv1(x)))
# 在 yolov5s.yaml 中添加自定义模块
backbone:
[[-1, 1, Focus, [64, 3]],
[-1, 1, CustomModule, [128, 256]]]
# 在 train.py 中指定配置文件
python train.py --cfg models/yolov5s_custom.yaml --weights yolov5s.pt
```
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