（10）YOLOV5算法三之各结构文件的功能作用及介绍

YOLOv5文件结构解析
已于 2025-02-19 20:36:02 修改
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分类专栏： # 运动目标检测 文章标签： 深度学习 python 人工智能 视觉检测 目标检测
于 2022-09-18 12:54:05 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yohnyang/article/details/126916280

摘要

  1. 本文转自：YOLOV5各结构文件的功能作用
  2. yolov5 - github 地址：yolov5-master —> https://github.com/ultralytics/yolov5
  3. 关于yolov5安装、测试与训练可参考：Windows10下yolov5安装测试并训练自己的数据集
  4. 关于yolov5数据集预处理可参考：数据集转换及自动划分训练集与测试集

主题

如何下载代码，就不过多交代，网上都有，这里我们直奔主题，在对下载后的压缩包进行解压后，整个项目的文件结构入下图所示：

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YOLO V5 实操
Kanny
07-19 2521
一、环境配置所需资源 本教程使用到的工具有： 1.anaconda, pycharm 2.cuda≥10.1, cudnn与cuda版本对应上 3.pytorch≥1.7.0 二、前期准备 2.1 创建新环境并进入新环境 YOLOv5要求Python≥3.6.0，接下来的代码和例子均以我们服务器上的配置为例： conda create -n test python=3.8 #选择自己的服务器名称 conda activate test 2.2 下载源代码 git clone https://github
yolov5学习总结
honeyball的博客
12-18 2746
需要注意的是，上述配置文件中的路径仅仅指定了图像所在的目录，并没有包含标注文件的路径。img_size: 指定输入图像的大小。总之，这个命令会执行 YOLOv5 目标检测模型的训练过程，使用输入图像大小为 640x640，进行 3 轮的训练，在名为 coco128.yaml 的数据集配置文件上进行训练，并且使用 yolov5s.pt 预训练权重文件来初始化模型参数。总之，上述配置文件中的路径字段只表示图像所在的目录，而您在训练过程中还需要提供与图像对应的标注文件路径，以便训练模型使用这些标注信息进行训练。
Yolov5-模型配置文件(yolov5l.yaml)讲解
weixin_42001184的博客
04-01 6004
YOLOv5 的yaml文件解析与理解
yolov5中的一些运行文件的作用
weixin_74825138的博客
05-21 6016
ONNX格式可以将深度学习模型从一个框架转换到另一个框架，从而使得不同的框架可以共享模型，加速模型的开发和部署。通过验证结果报告，可以评估模型的性能，优化模型的参数和超参数，提高模型的准确率和泛化能力。export.py是YOLOv5中的一个Python脚本，用于将训练好的模型导出为ONNX格式或TorchScript格式，以便在其他平台上进行推理。在使用YOLOv5进行目标检测时，可以加载这个预训练权重文件，从而加快模型的训练和推理速度，并且可以提高模型的检测精度。
关于yolov5的一些说明（txt文件、训练结果分析等）
热门推荐
weixin_44570845的博客
11-15 6万+
一、yolo中txt文件的说明： 二、yolo跑视频、图片文件的格式： 三、yolov5训练结果不好的原因： 1. 欠拟合： 在训练集上表现很差，测试集上表现也很差的现象可能是欠拟合导致的，是因为泛化能力太强，误识别率较高 解决办法：1）增加数据集的正样本数, 增加主要特征的样本数量 2）增加训练次数 3）减小正则化参数 过拟合 在训练集上表现很好，在测试集上表现很差 解决办法：1）增加其他的特征的样本数, 重新训练网络. 2）训练数据占总数据的比例过小，增加数据的训练量 los
yolov5-基于keras实现的yolov5算法-支持训练自定义数据集.zip
03-05
总的来说，"yolov5-基于keras实现的yolov5算法-支持训练自定义数据集.zip"提供的资源是针对那些希望在Keras中实现YOLOv5目标检测模型的开发者的理想工具。它不仅提供了模型代码，还支持用户用自己的数据集进行训练，...
训练好的yolov5算法水果检测模型权重+数据集
03-29
训练好的yolov5算法水果检测模型+数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式(txt)的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型， 数据集和检测结果参考...
yolov10算法国外车牌检测训练权重+数据集
07-13
yolov10算法国外车牌检测训练权重，只检测车牌框， 包含5000多国外车牌检测检测数据集，数据集目录已经配置好，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行...
yolov5算法人脸表情识别训练权重+数据集
05-25
yolov5算法人脸表情识别训练权重， 包含人脸表情识别数据集，数据集目录已经配置好，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签， ...
YOLOv5代码详解（test.py部分）
云中寻雾的博客
07-26 9373
目录 2. test.py 2.1 设置超参数 2.2 设置任务（验证，测试，学习） 2.3 测试函数 2.3.1 初始化模型 2.3.2 判断设备类型并仅使用一张GPU进行测试 2.3.3 获取配置文件路径和文件参数 2.3.4 数据获取 2.3.5 计算map数据 2.3.6 打印结果（图片，速度），保存结果至json，并返回结果 2. test.py 该部分主要用于运行train.py时，计算每个epoch的mAP。 PS，与train.py相似的部分就不再阐述。 2.
yolov5权重文件
11-25
yolov5权重文件
yolo权重文件
03-28
如果觉得练时间太长，可以用中间自动保存的模型继续训练，中间自动保存模型，默认文件夹不改变的情况下在backup里面，训练命令为 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg yolo.weights
YOLOV5权重模型文件
09-26
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。主要提供yolov5的模型权重下载
yolo_test.py
11-25
利用训练好的模型测试代码，注意文件夹的路径。根据各位大神的代码改造而来，如有侵权联系删除，希望和大家共同进步。
yolov5所有权重
07-03
官方云盘下载的权重，包含yolov5s、5x、5m、5l，同时包含yolov5-fpn的权重，包含训练的result，需要的自取。
yolov5test.py注释
Recursions的博客
02-15 3456
import argparse import json import os from pathlib import Path from threading import Thread os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import torch import yaml from tqdm import tqdm f.
YOLOV5测试代码test.py注释与解析
Q1u1NG的博客
07-20 3万+
YOLOV5测试代码test.py注释与解析测试参数以及main函数解析test函数解析 本文主要对ultralytics\yolov5的训练代码train.py的解析，由于yolov5还在开发当中，平常多多少少都会修复一些bug或者有一些代码和功能的更新，但基本上不会有很大的改动，故以下注释与解析都是适用的；当然如果有大改动，笔者也会更新注释。 测试参数以及main函数解析 if __name__ == '__main__': """ opt参数详解 weights:测试的模型权重
【YOLOv5目标检测教程】深入解析yolov5-7.0代码文件结构
最新发布
目标检测
06-04 2099
本文介绍了YOLOv5-7.0版本的代码结构，帮助开发者快速理解和使用该目标检测框架。文章详细解析了主要目录的功能，包括分类(classify/)、数据(data/)、模型(models/)、分割(segment/)模块和工具(utils/)，并说明了核心执行脚本如训练(train.py)、检测(detect.py)等。作者还提供了代码下载链接和相关教程指引，适合不同层次的开发者参考使用。通过清晰的项目结构说明，读者可以快速定位所需功能模块，提升开发效率。
YOLOv5算法火焰烟雾数据集及训练权重发布
提供的参考链接指向了一篇具体的博客文章，其中详细介绍了YOLOv5算法在火焰和烟雾识别上的应用案例，包括数据集的结构、训练过程的参数配置以及最终检测结果的评估方法。这样的参考材料对于理解如何使用本资源，以及...
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