YOLOv5（一）：目录结构 学习顺序

主要目录结构

yolov5/
├── .github/                    # GitHub 相关配置
├── data/                       # 数据集配置文件
├── models/                     # 模型定义文件
├── utils/                      # 工具函数和工具类
├── 配置文件
│   ├── .dockerignore
│   ├── .gitattributes
│   ├── .gitignore
│   ├── .pre-commit-config.yaml
│   ├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
│   ├── Dockerfile              # Docker 容器配置
│   ├── LICENSE                 # 许可证文件
│   ├── README.md               # 项目说明文档
│   ├── requirements.txt        # Python 依赖包
│   └── setup.cfg               # 安装配置
├── 核心脚本文件
│   ├── detect.py               # 目标检测推理脚本
│   ├── export.py               # 模型导出脚本
│   ├── hubconf.py              # PyTorch Hub 配置
│   ├── train.py                # 训练脚本
│   ├── val.py                  # 验证脚本
└── 教程文件└── tutorial.ipynb          # Jupyter Notebook 教程

主要目录说明

1. data/

• 包含数据集配置文件（如 coco.yaml）
• 数据加载和处理相关的配置

2. models/

• 包含各种 YOLOv5 模型架构定义
• 如 yolov5s.yaml, yolov5m.yaml, yolov5l.yaml, yolov5x.yaml 等

3. utils/

• 工具函数模块，包括：
  • 数据加载和处理工具
  • 模型工具函数
  • 训练辅助函数
  • 可视化工具等

4. 核心脚本文件

• detect.py: 用于图像/视频的目标检测
• train.py: 模型训练入口
• val.py: 模型验证和评估
• export.py: 模型导出为不同格式（ONNX, CoreML, TFLite等）

这是一个典型的深度学习项目结构，遵循了良好的工程实践，将配置、数据、模型和工具代码进行了清晰的分离。

阅读学习顺序

📚 推荐学习顺序

第一阶段：基础了解（1-2天）

1. README.md - 项目总览

   • 项目介绍、特性、性能指标
   • 快速开始示例
   • 模型对比表格

2. tutorial.ipynb - Jupyter教程

   • 交互式学习体验
   • 基础使用演示

第二阶段：核心架构理解（3-5天）

3. models/目录 - 模型结构

   • 先看 yolov5s.yaml（最简单版本）
   • 理解Backbone、Neck、Head结构
   • 对比不同规模模型差异

4. data/目录 - 数据配置

   • coco.yaml - 标准数据集配置
   • 学习数据格式要求

第三阶段：核心代码深入（5-7天）

5. detect.py - 检测流程

   • 推理全过程
   • 后处理逻辑

6. train.py - 训练流程

   • 数据加载
   • 损失函数
   • 优化器配置

7. val.py - 验证评估

   • 指标计算
   • 性能评估

第四阶段：工具和进阶（3-4天）

8. utils/目录 - 工具函数

   • datasets.py - 数据加载
   • general.py - 通用函数
   • plots.py - 可视化

9. export.py - 模型导出

   • 不同格式导出逻辑

🔍 重点关注的核心文件

必读文件（按重要性排序）：

1. models/yolo.py - 模型定义核心
2. models/common.py - 通用模块
3. utils/datasets.py - 数据管道
4. utils/loss.py - 损失函数
5. utils/metrics.py - 评估指标

💡 学习建议

实践结合：

1. 先跑通Demo：使用官方提供的示例代码实际运行
2. 调试模式阅读：在关键函数设置断点，观察数据流
3. 修改实验：尝试修改参数观察效果变化

重点关注这些概念：

• 网络结构（CSP, SPP, PANet）
• 损失函数（CIoU, 对象性损失）
• 数据增强策略
• 训练技巧（EMA, 自动anchor）

🎯 学习目标分解

初级目标（1周）：

• 能使用YOLOv5进行推理
• 理解整体工作流程

中级目标（2-3周）：

• 能训练自定义数据集
• 理解模型架构细节

高级目标（1个月+）：

• 能修改网络结构
• 理解优化技巧
• 能进行模型部署

记得边学边实践，遇到问题多看Issues中的讨论，这对理解代码很有帮助！