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主要目录ultralitics#xff08;重点#xff09; 1、assets目录
这个文件保存了YOLO历史上可以说是最经典的两张图片#xff0c;供大家测试程序来使用的。 2、cfg
这个文件下面保存了我们的模型配置文件#xff0c;cfg目录是项目配置的集中地#xff0c;其…1、目录介绍
主要目录ultralitics重点 1、assets目录
这个文件保存了YOLO历史上可以说是最经典的两张图片供大家测试程序来使用的。 2、cfg
这个文件下面保存了我们的模型配置文件cfg目录是项目配置的集中地其中包括
datasets文件夹包含数据集的配置文件如数据路径、类别信息等就是我们训练YOLO模型的时候需要的数据集这里面就保存了部分数据yaml文件如果训练的时候没有指定数据集就会自动下载其中的数据集文件但是很容易失败 models文件夹
存放模型配置文件定义了模型结构和训练参数等这个是我们改进或者基础版本的一个yaml文件配置的地方。 models下面的每个yaml文件代表了不同的yolov8模型配置具体包括 data data/scripts文件包含了一系列脚本和python文件
-download_weights.sh:用于下载预训练权重的脚本
-get_coco.sh,get_coco128.sh,get_imagenet.sh用于下载coco数据集 engine
该文件夹下面包含与模型训练、评估和推理有关的核心代码 hub
hub文件夹通常用于处理与平台或者服务集成相关的操作包括
auth.py 处理认证流程如API密钥验证或者OAuth流程
session.py管理会话包括创建和维护持久会话
utils.py包含一些通用工具函数可能用于支持认证和会话管理功能 models nn
这个文件夹下面的所有文件就是定义我们模型中的一些组成构建之后我们进行改进和优化增加其他结构的时候都要在对应的文件夹下面改动。
modules文件夹
init_.py表明此目录是python包
block.py包含了定义神经网络中的基础块如残差块或者瓶颈块
conv.py卷积层相关的实现
head.py定义网络中的头部用于预测
transformer.py包含了Transformer模型相关的实现
utils.py提供了cnn时可能用到的辅助函数
autobackend.py用于自动优化的计算后端
tasks.py定义了使用了神经网络完成的不同任务的流程例如分类、检测或者分割。 solutions trackers utils Yolov8的模型
n 表示最小最快参数最少的模型同样也是准确度最低的模型s 型号小速度和精度平衡好m 中等模型比推理速度适中的小模型精度更高l 大模型准确率高但速度慢x 超大模型资源密集型应用的最佳精度
Yolov8的网络模型
Yolov8的网络结构主要有以下三部分组成
backbone主要用于特征提取采取一系列的卷积和反卷积层。该部分采用c2f模块作为基本构成单元该模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力。具体来说c2f模块通过更有效的结构设计较少冗余参数提高计算效率。此外Backbone部分还包括一些常见的改进技术如深度可分离卷积Depthwise Sperable Convolution和膨胀卷积Dilated Convolution以进一步增强特征提取的能力。 c2f模块功能介绍你可以把它想象为一个超级过滤器他能够从图像中提取一些有用的信息帮助模型更准确找到和识别出图像中的目标。工作原理图 nc类别
scales:模型的大小
backbone主干网络用于图像的特征提取
neck进行特征融合 # [from, repeats, module, args]from:
-n:代表从前n层获得的输入-1表示前一层
repeats:
表示网络模块的数量
module
表示网络模块的名称
args:
表示向模块传递的参数
【ch_out,kernel,stride,padding,groups】
