YOLOv5全面解析教程①：网络结构逐行代码解读

撰文 | Fengwen, BBuf

本教程涉及的代码在：

https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5

教程也同样适用于 Ultralytics/YOLOv5，因为 One-YOLOv5 仅仅是换了一个运行时后端而已，计算逻辑和代码相比 Ultralytics/YOLOv5 没有做任何改变，欢迎 star 。详细信息请看：一个更快的YOLOv5问世，附送全面中文解析教程

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引言

YOLOv5针对不同大小（n, s, m, l, x）的网络整体架构都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度，分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。

还需要注意一点，官方除了n, s, m, l, x版本外还有n6, s6, m6, l6, x6，区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280, 当然结构上也有些差异，前者只会下采样到32倍且采用3个预测特征层 , 而后者会下采样64倍，采用4个预测特征层。

本章将以YOLOv5s为例，

从配置文件models/yolov5s.yaml

(https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolov5s.yaml)到models/yolo.py (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolo.py)

源码进行解读。

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yolov5s.yaml文件内容

nc: 80  # number of classes 数据集中的类别数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple  模型层数因子(用来调整网络的深度)
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple 模型通道数因子(用来调整网络的宽度)
# 如何理解这个depth_multiple和width_multiple呢?它决定的是整个模型中的深度（层数）和宽度（通道数）,具体怎么调整的结合后面的backbone代码解释。
 
 
anchors: # 表示作用于当前特征图的Anchor大小为 xxx
# 9个anchor，其中P表示特征图的层级，P3/8该层特征图缩放为1/8,是第3层特征
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8， 表示[10,13],[16,30], [33,23]3个anchor
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
 
 
 
# YOLOv5s v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]
 
 
# YOLOv5s v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
 
 
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
 
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)
 
 
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
 
 
   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

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anchors 解读

YOLOv5 初始化了 9 个 anchors，分别在三个特征图 （feature map）中使用，每个 feature map 的每个 grid cell 都有三个 anchor 进行预测。分配规则：

• 尺度越大的 feature map 越靠前，相对原图的下采样率越小，感受野越小， 所以相对可以预测一些尺度比较小的物体(小目标)，分配到的 anchors 越小。

• 尺度越小的 feature map 越靠后，相对原图的下采样率越大，感受野越大， 所以可以预测一些尺度比较大的物体(大目标)，所以分配到的 anchors 越大。

• 即在小特征图（feature map）上检测大目标，中等大小的特征图上检测中等目标， 在大特征图上检测小目标。

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backbone & head 解读

[from, number, module, args] 参数

四个参数的意义分别是：

1. 第一个参数 from ：从哪一层获得输入，-1表示从上一层获得，[-1, 6]表示从上层和第6层两层获得。

2. 第二个参数 number：表示有几个相同的模块，如果为9则表示有9个相同的模块。

3. 第三个参数 module：模块的名称，这些模块写在common.py中。

4. 第四个参数 args：类的初始化参数，用于解析作为 moudle 的传入参数。

下面以第一个模块Conv 为例介绍下common.py中的模块

Conv 模块定义如下:

class Conv(nn.Module):
    # Standard convolution
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
        """
        @Pargm c1: 输入通道数
        @Pargm c2: 输出通道数
        @Pargm k : 卷积核大小(kernel_size)
        @Pargm s : 卷积步长 (stride)
        @Pargm p : 特征图填充宽度 (padding)
        @Pargm g : 控制分组，必须整除输入的通道数(保证输入的通道能被正确分组)
        """
        super().__init__()
        # https://oneflow.readthedocs.io/en/master/generated/oneflow.nn.Conv2d.html?highlight=Conv
        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)))
 
 
    def forward_fuse(self, x):
        return self.act(self.conv(x))

比如上面把width_multiple设置为了0.5，那么第一个 [64, 6, 2, 2] 就会被解析为 [3,64*0.5=32,6,2,2]，其中第一个 3 为输入channel(因为输入)，32 为输出channel。

关于调整网络大小的详解说明

在yolo.py (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolo.py)的256行 有对yaml 文件的nc,depth_multiple等参数读取，具体代码如下:

anchors, nc, gd, gw = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple']

"width_multiple"参数的作用前面介绍args参数中已经介绍过了，那么"depth_multiple"又是什么作用呢？

在yolo.py (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolo.py) 的257行有对参数的具体定义：

n = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n  # depth gain 暂且将这段代码当作公式(1)

其中 gd 就是depth_multiple的值，n的值就是backbone中列表的第二个参数：

根据公式(1)很容易看出 gd 影响 n 的大小，从而影响网络的结构大小。

后面各层之间的模块数量、卷积核大小和数量等也都产生了变化，YOLOv5l 与 YOLOv5s 相比较起来训练参数的大小成倍数增长，

其模型的深度和宽度也会大很多，这就使得 YOLOv5l 的精度值要比 YOLOv5s 好很多，因此在最终推理时的检测精度高，但是模型的推理速度更慢。