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【不同名字的yolo的yaml文件名是什么意思】

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以下是这些 YOLO 系列配置文件的详细解析,按版本和功能分类说明:


一、YOLOv3 系列

文件名核心特性适用场景
yolov3.yaml原始 YOLOv3 结构,3 尺度预测(13x13,26x26,52x52)通用目标检测
yolov3-spp.yaml增加 SPP(空间金字塔池化)模块,提升感受野大目标检测(如遥感图像)
yolov3-tiny.yaml轻量化版本,仅保留 2 个预测层,通道数减半边缘设备实时检测

二、YOLOv5 基础系列

按模型大小分类(参数量递增):

文件名模型规模参数量(M)FLOPs(G)特点
yolov5n6.yamlNano1.94.5最小模型,适合移动端
yolov5s6.yamlSmall7.216.5平衡速度与精度
yolov5m6.yamlMedium21.249.0主流选择
yolov5l6.yamlLarge46.5109.1高精度场景
yolov5x6.yamlXLarge86.7205.7最大模型,需高性能GPU

:后缀 6 表示输入分辨率为 640x640(默认 yolov5s 为 640x640,yolov5s6 强调分辨率配置)


三、YOLOv5 结构变体

1. 特征金字塔改进
文件名结构特性
yolov5-fpn.yaml使用标准 FPN(自顶向下融合)
yolov5-panet.yaml使用 PANet(双向特征金字塔)
yolov5-bifpn.yaml采用 BiFPN(加权双向跨尺度连接)
2. 多尺度预测增强
文件名预测层配置优势领域
yolov5-p2.yaml2 层预测(P3, P4)中大型目标快速检测
yolov5-p34.yaml3 层预测(P3, P4, P5)通用场景
yolov5-p6.yaml4 层预测(P3-P6),最高层下采样64倍极小目标检测(如无人机)
yolov5-p7.yaml5 层预测(P3-P7),支持 1280x1280 输入超高清图像分析
3. 模块替换优化
文件名关键技术作用
yolov5s-ghost.yaml使用 Ghost 模块替代常规卷积减少 30% 计算量
yolov5s-LeakyReLU.yaml激活函数替换为 LeakyReLU(原版为 SiLU)兼容老旧硬件部署
yolov5s-transformer.yaml在 Neck 部分引入 Transformer 编码器提升复杂场景识别能力

四、锚点框配置

文件名作用
anchors.yaml定义锚点框(anchor boxes)的尺寸和比例,需根据数据集目标尺寸调整

五、典型场景推荐

需求推荐配置文件硬件要求
工业质检(小缺陷)yolov5m6-p6.yamlRTX 3080
移动端实时检测yolov5n6.yamlJetson Nano
自动驾驶(多尺度目标)yolov5x6-bifpn.yamlA100 GPU
兼容 TensorRT 部署yolov5s-LeakyReLU.yaml支持 FP16 的嵌入式设备

关键参数对比示例

以输入尺寸 640x640 为例:

模型mAP@0.5速度(FPS)显存占用(GB)
yolov5n628.92201.2
yolov5s-bifpn37.51203.8
yolov5x6-p752.13518.4

:数据基于 COCO 2017 验证集,测试硬件为 RTX 3090。

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