前言

前面简单介绍了YOLOv5的网络结构和创新点（直通车：【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解））

在接下来我们会进入到YOLOv5更深一步的学习，首先从源码解读开始。

因为我是纯小白，刚开始下载完源码时真的一脸懵，所以就先从最基础的项目目录结构开始吧~因为相关解读不是很多，所以有的是我根据作者给的英文文档自己翻译的，如有不对之处欢迎大家指正呀！这篇只是简单介绍每个文件是做什么的，大体上了解这个项目，具体的代码详解后期会慢慢更新，也欢迎大家关注我的专栏，和我一起学习呀！

源码下载地址：mirrors / ultralytics / yolov5 · GitCode

🍀本人YOLOv5源码详解系列：  

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py

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目录

前言

 一、项目目录结构

 1.1 .github文件夹

 1.2 datasets

 1.3 data文件夹

 1.4 models文件夹

 1.5 runs文件夹

 1.6 utils文件夹

 1.7其他一级目录文件

 一、项目目录结构

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将源码下载好并配置好环境之后，就可以看到YOLOv5的整体目录如上图所示。

接下来我们逐一分析

 1.1 .github文件夹

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 github是存放关于github上的一些“配置”的，这个不重要，我们可以不管它。

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1.2 datasets

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我们刚下载下来的源码是不包含这个文件夹的，datasets用来存放自己的数据集，分为images和labels两部分。同时每一个文件夹下，又应该分为train，val。.cache文件为缓存文件，将数据加载到内存中，方便下次调用快速。可以自命名，比如我的火焰数据集就叫“fire_yolo_format”。

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 1.3 data文件夹

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data文件夹主要是存放一些超参数的配置文件（如.yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称；还有一些官方提供测试的图片。YOLOv5 有大约 30 个超参数用于各种训练设置。更好的初始猜测会产生更好的最终结果，因此在演化之前正确初始化这些值很重要。

如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。不过要注意，自己的数据集不建议放在这个路径下面，建议把数据集放到YOLOv5项目的同级目录下面。

详解：

images  # 存放着官方给的两张测试图片

scripts  # 存放数据集和权重下载shell脚本

Argoverse.yaml  # 后面的每个.yaml文件都对应一种标准数据集格式的数据

coco.yaml   # COCO数据集配置文件

coco128.yaml   # COCO128数据集配置文件

voc.yaml   # VOC数据集配置文件

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 1.4 models文件夹

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models是模型文件夹。里面主要是一些网络构建的配置文件和函数，其中包含了该项目的四个不同的版本，分别为是s、m、l、x。从名字就可以看出，这几个版本的大小。他们的检测速度分别都是从快到慢，但是精确度分别是从低到高。如果训练自己的数据集的话，就需要修改这里面相对应的yaml文件来训练自己模型。

详解：

_int_.py   # 空的

common.py   # 放的是一些网络结构的定义通用模块，包括autopad、Conv、DWConv、TransformerLayer等

experimental.py   # 实验性质的代码，包括MixConv2d、跨层权重Sum等

tf.py  # tensorflow版的yolov5代码

yolo.py  # yolo的特定模块，包括BaseModel，DetectionModel，ClassificationModel，parse_model等

yolov5l.yaml   # yolov5l网络模型配置文件，large版本，深度1.0，宽度1.0

yolov5m.yaml   # yolov5m网络模型配置文件，middle版本，深度0.67，宽度0.75

yolov5n.yaml   # yolov5n网络模型配置文件，nano版本，深度0.33，宽度0.25

yolov5s.yaml   # yolov5s网络模型配置文件，small版本，深度0.33，宽度0.50

yolov5x.yaml   # yolov5x网络模型配置文件，Xlarge版本，深度1.33，宽度1.25

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1.5 runs文件夹

runs是我们运行的时候的一些输出文件。每一次运行就会生成一个exp的文件夹。

 详解：

                                                               （1，2）真实标注的 bounding_box

                                                               （2，1） 真实标注的中心点坐标

                                                               （2，2）真实标注的矩阵宽高

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1.6 utils文件夹

   

 utils工具文件夹。存放的是工具类的函数，里面有loss函数，metrics函数，plots函数等等。

    详解：

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1.7其他一级目录文件

 详解：

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本文参考：

YOLOV5学习笔记（四）——项目目录及代码讲解

YOLOv5-6.2版本代码Project逐文件详解