目录前言0、导入需要的包和基本配置1、设置opt参数2、执行main函数3、执行run函数3.1、载入参数3.2、初始化配置13.3、调整模型3.4、初始化配置23.5、加载val数据集3.6、初始化配置33.7、开始验证3.7.1、预处理图片和target3.7.2、model前向推理3.7.3、计算验证集损失3.7.4、RunNMS3.7.5、统计每张图片的真实框、预测框信息3.7.6、保存预

预处理数据推理的NMS处理关于map的计算，ultralytic版本的源码调用了pycoco库函数来计算map，因此这里不讲map的计算，感兴趣可以去看看我朋友关于对YOLOV5之MAP计算的博客：【YOLOV5

主要参考：图像样本增广，yoloV5扩展Albumentation库bbox使用案例代码【YOLOV5-5.x源码解读】general.py这里写目录标题albumentation标注框（真实框、bbox

主要参考：YOLO数据格式说明与转换【YOLOV5-5.x源码解读】general.pyYOLO数据格式说明yolo标注格式保存在.txt文件中，一共5个数据，用空格隔开，举例说明如下图所示：数据格式转换假设图像的宽和高

【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航由于上班需要使用yolov5模型作为检测baaseline进行改进，目前在其基础上增加了：1、C3替换2.稀疏3.剪枝4.蒸馏5.int8量化现在基本完成

有关YOLOV5,具体讲解见博客我愿称之为宝藏连接【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航_满船清梦压星河HK的博客-CSDN博客以下为一YLOVOv5报错汇总,若有没有提到的问题可私我RuntimeError

可以参考以下博主的回答yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.2.14又更新）_zqt321的博客-CSDN博客_yolov5注意力机制【YOLOV5-5.x源码解读】common.py

目录前言0、导入需要的包1、torch_distributed_zero_first2、init_torch_seeds3、git_describe、date_modified、select_device3.1、git_describe3.2、date_modified3.3、select_device4、intersect_dicts5、time_synchronized6、profile、mo

目录前言一、Head代码二、Detect调用前言YOLOv5原理【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航一、Head代码这部分定义的比较复杂，可以根据自己任务自定义啊，建议看下别人解耦头怎么定义的

attempt_download3、get_token、gdrive_download（没使用）3.1、get_token3.2、gdrive_download4、作者注释的函数总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5

本文结构和某些内容参考博文【YOLOV5-5.x源码解读】detect.py，但可能由于版本不同等原因与我下载的源码存在出入，因此我结合原博文和自身对代码的理解写这篇博文。

目录前言1、参数配置2、anchors配置3、backbone4、head5、整体模型总结Reference前言源码：YOLOv5源码.链接:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至

、GhostConv1.2、GhostBottleneck2、MixConv2d3、Ensemble4、attempt_load5、CrossConv6、Sum总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5

compute_ap3、ConfusionMatrix4、bbox_iou5、box_iou6、wh_iou7、plot_pr_curve8、plot_mc_curve总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5

前言这个项目是github的开源项目，YOLOV5：https://github.com/ultralytics/yolov5，目前已经有14.1k个Star和4.9k个Folk了，非常的火。下面我会给大家逐个的文件介绍这个项目中的所有代码，希望能帮到大家。原本我下的2021年4月12日更新的v5.0版本，整个项目我做了一点点的文件位置的改变，也加了点自己在其他论文中学到的tricks。不过由于y

FocalLoss4、QFocalLoss5、ComputeLoss类5.1、__init__函数5.2、build_targets5.3、__call__函数总结Reference前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、文件入口2、parse_opt3、main4、run5、使用总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、基本组件1.1、autopad1.2、Conv1.3、Focus1.4、Bottleneck1.5、BottleneckCSP1.6、C31.7、SPP1.8、Concat1.9、Contract、Expand2、注意力模块2.1、transformer自注意力模块2.2、SE注意力模块2.3、CBAM注意力模块2.4、CA注意力模块3、模型扩展模块3.1、N

目录前言数据配置文件前言源码：YOLOv5源码.链接:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至GitHub:yolov5-5.x-annotations.这个文件是数据配置文件

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、相机设置2、create_dataloader3、自定义DataLoader4、LoadImagesAndLabels4.1、__init__4.2、cache_labels4.3、__len__4.4.、__getitem__4.5、collate_fn4.6、collate_fn45、img2label_paths6、verify_image_label7

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、parse_model2、Detect3、Model总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、设置opt参数2、main函数2.1、logging和wandb初始化2.2、判断是否使用断点续训resume,读取参数2.3、DDPmode设置2.4、不进化算法，正常训练2.5、遗传进化算法，边进化边训练3、train3.1、载入参数3.2、初始化参数和配置信息3.3、model3.4、优化器3.5、学习率3.6、训练前最后准备3.7、数据加载3.8、训练

0、导入需要的包1、check_anchor_order2、check_anchors3、kmean_anchors总结Reference前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5-5.x源码讲解

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、设置opt参数2、执行main函数3、执行run函数3.1、载入参数3.2、初始化配置13.3、调整模型3.4、初始化配置23.5、加载val数据集3.6、初始化配置33.7、开始验证3.7.1、预处理图片和target3.7.2、model前向推理3.7.3、计算验证集损失3.7.4、RunNMS3.7.5、统计每张图片的真实框、预测框信息3.7.6、保存预

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、timeout（没用到）2、set_logging、init_seeds2.1、set_logging2.2、init_seeds3、get_latest_run4、is_docker、is_colab、is_pip4.1、is_docker4.2、is_colab4.3、is_pip（没用到）5、file_size（没用到）6、colorstr7、check

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、设置opt参数2、执行main函数3、执行run函数3.1、载入参数3.2、初始化一些配置3.3、载入模型和模型参数并调整模型3.4、加载推理数据3.5、推理前测试3.6、正式推理3.6.1、处理每一张图片/视频的格式3.6.2、对每张图片/视频进行前向推理3.6.3、nms除去多余的框3.6.4、考虑进行二次分类3.6.5、后续保存或者打印预测信息3.7、推

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、Colors2、plot_one_box、plot_one_box_PIL2.1、plot_one_box2.2、plot_one_box_PIL（没用到）3、plot_wh_methods（没用到）4、output_to_target、plot_images4.1、output_to_target4.1、plot_images5、plot_lr_schedu