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本篇我们会介绍 yolo.py，这是YOLO的特定模块，和网络构建有关。在 YOLOv5源码中，模型的建立是依靠 yolo.py 中的函数和对象完成的，这个文件主要由三个部分：parse_model函数、Detect类和Model类组成。

yolo.py文件位置在./models/yolo.py

文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！

一、 导包和基本配置 1.1 导入安装好的python库

首先，导入一下常用的python库：

argparse： 它是一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数，并自动生成帮助和使用信息

sys：它是与python解释器交互的一个接口，该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问和获取，它提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分

copy： Python 中赋值语句不复制对象，而是在目标和对象之间创建绑定关系。copy模块提供了通用的浅层复制和深层复制操作

pathlib： 这个库提供了一种面向对象的方式来与文件系统交互，可以让代码更简洁、更易读

1.2 获取当前文件的绝对路径

这段代码会获取 当前文件的绝对路径，并使用Path库将其转换为Path对象。

这一部分的主要作用有两个：

将当前项目添加到系统路径上，以使得项目中的模块可以调用。

将当前项目的相对路径保存在ROOT中，便于寻找项目中的文件。

1.3 加载自定义模块

这些都是用户自定义的库，由于上一步已经把路径加载上了，所以现在可以导入，这个顺序不可以调换。具体来说，代码从如下几个文件中导入了部分函数和类：

models.common： 这个是yolov5的网络结构

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

utils.autoanchor： 定义了自动生成锚框的方法

utils.general： 定义了一些常用的工具函数，比如检查文件是否存在、检查图像大小是否符合要求、打印命令行参数等等

utils.plots： 定义了Annotator类，可以在图像上绘制矩形框和标注信息

utils.torch_utils： 定义了一些与PyTorch有关的工具函数，比如选择设备、同步时间等

通过导入这些模块，可以更方便地进行目标检测的相关任务，并且减少了代码的复杂度和冗余。

二、parse_model函数

parse_model函数用在DetectionModel模块中，主要作用是解析模型yaml的模块，通过读取yaml文件中的配置，并且到common.py中找到相对于的模块，然后组成一个完整的模型解析模型文件(字典形式)，并搭建网络结构。简单来说，就是把yaml文件中的网络结构实例化成对应的模型。后续如果需要动模型框架的话，需要对这个函数做相应的改动。

2.1 获取对应参数

这段代码主要是获取配置dict里面的参数，并打印最开始展示的网络结构表的表头。

我们先解释几个参数，d和ch，na和no：

d: yaml 配置文件（字典形式），yolov5s.yaml中的6个元素 + ch

ch: 记录模型每一层的输出channel，初始ch=[3]，后面会删除

na： 判断anchor的数量

no： 根据anchor数量推断的输出维度

这里有一行代码我们上篇YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml就见过了：

这里就是读取了 yaml 文件的相关参数（参数含义忘了的话再看看上篇哦）

2.2 搭建网络前准备

这段代码主要是遍历backbone和head的每一层，获取搭建网络前的一系列信息。

我们还是先解释参数，layers、save和c2：

layers: 保存每一层的层结构

save: 记录下所有层结构中from不是-1的层结构序号

c2: 保存当前层的输出channel

然后开始迭代循环backbone与head的配置。for i, (f, n, m, args) in enumerate(d['backbone'] + d['head']):中有几个参数

f：from，当前层输入来自哪些层

n：number，当前层次数 初定

m：module，当前层类别

args：当前层类参数 初定

接着还用到一个函数eval，主要作用是将字符串当成有效的表达式来求值，并且返回执行的结果。在这里简单来说，就是实现list、dict、tuple与str之间的转化。

2.3 更新当前层的参数，计算c2

这段代码主要是更新当前层的args，计算c2(当前层的输出channel)

首先网络将C3中的BottleNeck数量乘以模型缩放倍数n*gd控制模块的深度缩放，举个栗子，对于yolo5s来讲，gd为0.33，那么就是n*0.33，也就是把默认的深度缩放为原来的1/3。

然后将m实例化成同名模块，别看列举了那么多模块，目前只用到Conv，SPP，Focus，C3，nn.Upsample。对于以上的这几种类型的模块，ch是一个用来保存之前所有的模块输出的channle，ch[-1]代表着上一个模块的输出通道。args[0]是默认的输出通道。

这样以来，c1=ch[f]就代表输入通道c1为f指向的层的输出通道，c2=args[0]就代表输出通道c2为yaml的args中的第一个变量。注意，如果输出通道不等于255即Detect层的输出通道， 则将通道数乘上width_multiple，并调整为8的倍数。通过函数make_divisible来实现

make_divisible代码如下：

2.4 使用当前层的参数搭建当前层

这段代码主要是使用当前层的参数搭建当前层。

经过以上处理，args里面保存的前两个参数就是module的输入通道数、输出通道数。只有BottleneckCSP和C3这两种module会根据深度参数n调整该模块的重复迭加次数

然后进行的是其他几种类型的Module判断：

如果是BN层，只需要返回上一层的输出channel，通道数保持不变。

如果是Concat层，则将f中所有的输出累加得到这层的输出channel，f是所有需要拼接层的index，输出通道c2是所有层的和。

如果是Detect层，则对应检测头部分，这块下一小节细讲。

Contract和Expand目前未在模型中使用。

2.5 打印和保存layers

这段代码主要是打印当前层结构的一些基本信息并保存。

把构建的模块保存到layers里，把该层的输出通道数写入ch列表里。待全部循环结束后再构建成模型。

返回值：

return nn.Sequential(*layers): 网络的每一层的层结构

return sorted(save): 把所有层结构中from不是-1的值记下 并排序 [4, 6, 10, 14, 17, 20, 23]

至此模型就全部构建完毕了。

下面详细介绍一下各个模块。

🚀 三、Detect模块

Detect 模块是 YOLO 网络模型的最后一层 (对应 yaml 文件最后一行)，通过 yaml 文件进行声明，格式为：

3.1 获取预测得到的参数

这段代码主要是获取预测得到的各种信息。

detection layer 相当于yolov3中的YOLOLayer层，我们解释一下包含的参数：

nc: 分类数量

no: 每个anchor的输出数，为(x,y,w,h,conf) + nc = 5 + nc 的总数

nl: 预测层数，此次为3

na: anchors的数量，此次为3

grid: 格子坐标系，左上角为(1,1),右下角为(input.w/stride,input.h/stride)

3.2 向前传播

这段代码主要是对三个feature map分别进行处理：(n, 255, 80, 80),(n, 255, 40, 40),(n, 255, 20, 20)

首先进行for循环，每次i的循环，产生一个z。维度重排列：(n, 255, _, _) -> (n, 3, nc+5, ny, nx) -> (n, 3, ny, nx, nc+5)，三层分别预测了80*80、40*40、20*20次。

接着 构造网格，因为推理返回的不是归一化后的网格偏移量，需要再加上网格的位置，得到最终的推理坐标，再送入nms。所以这里构建网格就是为了纪律每个grid的网格坐标 方面后面使

最后按损失函数的回归方式来转换坐标，利用sigmoid激活函数计算定位参数，cat(dim=-1)为直接拼接。注意：训练阶段直接返回x ，而预测阶段返回3个特征图拼接的结果

3.3 相对坐标转换到grid绝对坐标系

这段代码主要是将相对坐标转换到grid绝对坐标系。

首先构造网格标尺坐标

indexing='ij' ： 表示的是i是同一行，j表示同一列

indexing='xy' ： 表示的是x是同一列，y表示同一行

grid复制成3倍，因为是3个框。anchor_grid是每个anchor宽高。anchor_grid = (self.anchors[i].clone * self.stride[i])。注意这里为啥要乘呢？因为在外面已经把anchors给除了对应的下采样率，这里再乘回来。

原文地址

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