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大家好，我是K同学啊！
在前面的文章YOLOv5解析 | 第二篇：用YOLOv5训练自己的数据集（超级详细完整版）中我们介绍了使用训练自己的数据集。
这一篇文章，我将带大家一起解析 YOLOv5 的 6.0 版本结构并改进模型，先看看我们模型结构图~
由于YOLOv5存在多个版本，所以你在网上可能会看到许多不同版本是网络结构图。（这里放的是最新的YOLOv5 的 6.0 版本结构图）
文章目录
一、YOLOv5的结构文件
我们如何找到YOLOv5的结构文件？
文件定位：…/models/***.yaml
你将会看到YOLOv5又分为YOLOv5l、YOLOv5m、YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5x五个版本，这五个版本唯一的区别是网络深度（depth_multiple）与宽度（width_multiple）不一样，这里先不展开，你只需要知道这几个家伙都是YOLOv5只是有细微区别即可。下文我将以YOLOv5s为模板展开介绍。
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 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
]
# YOLOv5 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)
]
二、如何修改网络结构
对于网络结构的修改我们需要改动的文件如下：
- ./models/yolov5s.yaml
- ./models/common.py
- ./models/yolo.py
举例，我现在要将YOLOv5s中的一个C3模块修改为自定义的C3KTongxue模块，我们需要做哪些工作呢？
1. 修改yolov5s.yaml文件
第一步，定位你想修改的那个C3模块的位置，将名字C3修改为C3KTongxue（注意根据你自定义的模块修改相关参数）。
2. 修改common.py文件
第二步，在common.py文件中添加自定义模块C3KTongxue的代码实现类
3. 修改yolo.py文件
第三步，在yolo.py文件中的相关位置添加上自定义模块C3KTongxue（位置已经下图中标明）。
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