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网络结构图

YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,其中 YOLOv5s 是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型,其他3种模型都是在YOLOv5s的基础上不断加深、加宽网络使得网络规模扩大,在增强模型检测性能的同时增加了计算资源和速度消耗。出于对检测精度、模型大小、检测速度的综合考量,本文选择YOLOv5s作为研究对象进行介绍。

models/yolov5s.yaml文件内容分析

1. 文件作用

yolov5s.yaml定义了YOLOv5s模型的网络结构、通道数(宽度)、层数(深度)和锚框(anchors)配置,是模型构建的核心配置文件。


2. 关键参数解析

(1) 模型缩放参数
 

YAML

# YOLOv5s depth_multiple: 0.33 # 控制模块重复次数(深度因子) width_multiple: 0.50 # 控制通道数(宽度因子)

  • depth_multiple:模块重复次数的缩放因子。
    例如,若某模块默认重复次数为3,则YOLOv5s实际重复次数为 3 × 0.33 ≈ 1
  • width_multiple:通道数的缩放因子。
    例如,某层默认输出通道为64,则YOLOv5s实际通道为 64 × 0.50 = 32
  • 说明:YOLOv5s/m/l/x通过调整这两个参数实现模型大小和精度的平衡(s: small,m: medium,l: large,x: xlarge)。

(2) 锚框(Anchors)
 

YAML

anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8(检测小目标) - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16(检测中目标) - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32(检测大目标)

  • 含义:每组锚框的宽高组合(w, h),用于初始化预测框尺寸。
  • 层级分配
    • P3(特征图尺寸为输入图像的1/8):适合检测小目标。
    • P4(1/16):适合中目标。
    • P5(1/32):适合大目标。
  • 调整建议:若自定义数据集目标尺寸差异大,需通过k-means聚类生成新的anchors。

(3) 网络结构

YOLOv5s的主干(Backbone)、颈部(Neck)和检测头(Head)采用模块化设计,典型结构示例如下:

 

YAML

backbone:# [来源, 参数列表]# 来源:-1表示上一层的输出,数字表示特定层的输出[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2(卷积层)[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],    # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],            # 2[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],    # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],            # 4[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],    # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],            # 6[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],   # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],           # 8[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],      # 9(空间金字塔池化)]head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],                    # 10[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],     # 11 上采样[[-1, 6], 1, Concat, [1]],                     # 12 横向连接(特征融合)[-1, 3, C3, [512, False]],                     # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],                    # 14[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],     # 15[[-1, 4], 1, Concat, [1]],                     # 16[-1, 3, C3, [256, False]],                     # 17[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],                    # 18[[-1, 14], 1, Concat, [1]],                    # 19[-1, 3, C3, [512, False]],                     # 20[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],                    # 21[[-1, 10], 1, Concat, [1]],                    # 22[-1, 3, C3, [1024, False]],                    # 23[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],      # 24 检测头(P3, P4, P5)]

3. 模块详解

(1) 核心模块
  • Conv 层
    包含卷积 + BN + SiLU激活,参数格式为 [输出通道数, 卷积核大小, 步长, 填充]

     

    YAML

    [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] # 输出64通道,6x6卷积核,步长2,填充2

  • C3 模块
    跨阶段部分网络(Cross Stage Partial Network),减少计算量的同时保持精度。

     

    YAML

    [-1, 3, C3, [128]] # 重复3次,输出128通道

  • SPPF 模块
    空间金字塔池化快速版,融合多尺度特征。

     

    YAML

    [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 输入1024通道,池化核最大5x5

  • Detect 层
    检测头,输出预测结果(坐标、类别、置信度)。

     

    YAML

    [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]] # 输入来自第17、20、23层,nc为类别数


(2) 特征融合逻辑
  • 上采样:通过 nn.Upsample 提升特征图分辨率。
  • 横向连接(Concat):将深层特征与浅层特征拼接,增强小目标检测能力。
     

    YAML

    [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # 拼接当前层和第6层的输出(按通道维度)


4. 模型定制建议

  • 调整深度和宽度:修改 depth_multiple 和 width_multiple 以适配不同算力需求。
  • 优化锚框:若数据集目标尺寸分布特殊,需重新计算anchors(使用utils/autoanchor.py)。
  • 增减检测层:修改Head部分层级数可调整检测尺度(例如增加P2层检测极小目标)。

个人总结

  • 熟悉了YOLOv5s模型的配置信息
  • 将YOLOv5s模型中第4层和第6层的C3模块重复次数减少,具体影响分析如下:

1. 修改内容对比

原始配置

    原来的第4层:[-1, 6, C3, [256]]
    原来的第6层:[-1, 9, C3, [512]]
    (6 * 0.33=2,9* 0.33=3)

修改后配置

    修改后的第4层:[-1, 3, C3, [256]]
    修改后的第6层:[-1, 6, C3, [512]]


2. 对模型性能的影响

(1) 模型参数量与计算量
  • 参数量(Parameters):C3模块的重复次数减少会直接降低参数量,尤其是第4层(256通道)和第6层(512通道)的权重矩阵减少。
  • 计算量(FLOPs):C3模块的计算量与重复次数正相关,修改后模型整体FLOPs将下降,理论推理速度提升。
  • 估算变化(以YOLOv5s为例):
    • 原始:总参数量约7.2M,FLOPs约16.4B
    • 修改后:参数量预计减少约 0.8~1.2M,FLOPs减少约 3~4B
(2) 检测精度(mAP)
  • 负面影响:C3模块的重复次数减少会削弱网络的特征提取能力,尤其是对复杂场景和细粒度特征的捕捉,可能导致mAP下降。
    • 第4层(浅层网络):减少C3模块次数会削弱对图像基础特征(如边缘、纹理)的提炼能力。
    • 第6层(中层网络):减少C3模块次数会降低对中等尺度目标的语义理解能力。
  • 典型场景影响
    • 小目标检测:对分辨率较低的深层特征依赖更大,精度损失更明显。
    • 遮挡或模糊目标:模型鲁棒性可能下降。
(3) 推理速度
  • 正向影响:计算量降低会提升推理速度(FPS),尤其在边缘设备(如Jetson Nano)上更显著。
http://www.cadmedia.cn/news/1221.html

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