yolov8.yaml

前面说了yolov8的核心代码放在ultralytics里面，今天我们一起学习一下

YOLOv8模型下的Ultralytics文件目录结构。每个文件夹都有不同的作用，以下是对各个文件夹的解释：

1. assets: 这个文件夹通常存放与模型相关的资源文件，可能包括训练过程中的日志、模型可视化图像、模型说明文档等。

2. cfg: 存放配置文件（configuration files），这些文件定义了YOLOv8模型的架构、训练和测试参数，例如网络层数、学习率、数据增强等。

3. data: 这个文件夹用于存放数据集的相关信息，可能包括数据集的标签、划分文件（train/test分配）、数据集类别信息、路径等。

4. engine: 这个文件夹存放的是模型推理引擎的代码。推理引擎负责处理模型的前向传播过程，即从输入图像生成预测结果的过程。

5. hub: 通常包含与模型集成和发布相关的内容，可能涉及到如何在不同平台上运行YOLO模型，或与其他深度学习平台（如Hugging Face Hub）的对接。

6. models: 存放YOLOv8的模型结构定义文件，定义了网络的层次、权重初始化、模型的前向传播和训练流程。

7. nn: 这个文件夹通常包含神经网络的底层实现，涉及到自定义的神经网络层、激活函数、损失函数等。

8. solutions: 可能包含一些预定义的解决方案、案例，或者与具体应用场景相关的代码，比如目标检测、物体跟踪等任务的脚本和工具。

9. trackers: 用于存放目标跟踪算法的代码。如果YOLOv8集成了目标跟踪功能，相关的算法实现和代码就会存放在这里。

10. utils: 存放工具函数库，包括各种实用工具函数，可能涉及到图像预处理、数据增强、后处理、可视化等。

11. init: 这是一个Python包的初始化文件。它可以将所在的目录标识为一个Python包，并允许其他模块调用这个包中的内容。

这些文件夹共同组成了YOLOv8模型的整体框架，每个文件夹和文件都有助于实现从数据处理到模型训练，再到模型推理和应用的各个环节

首先我们来看一下yolov8的架构看看里面网络的参数

这些文件是YOLOv8模型的配置文件，每个文件都对应了不同版本或变种的YOLOv8模型。这些YAML文件通常用于定义模型的架构、参数和训练细节。以下是各个文件的含义：

1. yolov8.yaml: YOLOv8的基础配置文件，包含模型的标准架构、参数和细节。
2. yolov8-cls: YOLOv8用于图像分类任务的配置文件。cls代表分类（classification）。
3. yolov8-cls-resnet50 和 yolov8-cls-resnet101: 使用ResNet50和ResNet101作为主干网络的YOLOv8分类模型配置文件。ResNet是一个常用的深度残差网络，这两种版本分别对应50层和101层的ResNet。
4. yolov8-ghost: YOLOv8的Ghost模型变种，采用GhostNet的轻量级网络结构，适合资源有限的场景。
5. yolov8-ghost-p2 和 yolov8-ghost-p6: YOLOv8-Ghost的不同版本，其中p2和p6可能分别表示网络在不同层次上的输出（比如P2、P6层），用于处理不同大小的物体。
6. yolov8-obb: 这是YOLOv8的倾斜边界框（Oriented Bounding Box）版本，通常用于检测旋转或倾斜的物体，适合遥感图像、文本检测等任务。
7. yolov8-p2 和 yolov8-p6: 这些配置文件可能是针对不同特征提取层的YOLOv8版本，p2和p6代表网络中不同的特征层次输出，用于处理不同尺度的物体。
8. yolov8-pose 和 yolov8-pose-p6: YOLOv8的姿态估计（Pose Estimation）模型配置文件，pose用于人体姿态估计任务，p6可能是一个特定版本，用于处理更复杂或更大规模的姿态估计任务。
9. yolov8-rtdetr: YOLOv8的RT-DETR变种，RT-DETR是一种实时的目标检测器，优化了速度和精度，适合快速检测任务。
10. yolov8-seg 和 yolov8-seg-p6: YOLOv8的实例分割（Segmentation）模型，seg代表分割，p6版本可能用于处理更高层次的特征，用于分割任务。

这些文件允许你根据不同的任务（如目标检测、图像分类、姿态估计、实例分割等）加载和训练相应的YOLOv8模型。

这些配置文件的作用

• 定义模型的架构：包括主干网络和头部的结构。
• 控制模型的复杂度：通过调整模型的深度、宽度来平衡精度与推理速度。
• 指定锚点：帮助目标检测模型处理不同尺度的物体。
• 控制训练超参数：如学习率、批量大小、训练轮数等，影响训练过程。
• 定义数据集结构：如类别数量和数据增强策略，影响数据的使用方式。
• 影响推理过程：在推理时提供正确的模型结构和超参数设置。
• 便于实验管理与复现：通过配置文件，可以快速更改不同的实验设置，而不需要修改核心代码。

我们就拿yolov8.yaml这个文件来进行学习，让我们来看看里面是什么

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)

  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

下面小编来和大家一起学习这些配置文件内容

1. 参数部分

• nc: 80
  • nc 表示模型的类别数量。这里设置为80，这与常见的COCO数据集一致，COCO数据集包含80个类别的物体。
• scales:
  • scales 定义了模型的复合缩放常数，用于调整模型的深度和宽度，生成不同大小的模型版本。参数的结构是 [深度, 宽度, 最大通道数]。
  • 每个缩放版本有不同的深度和宽度：
    • n: [0.33, 0.25, 1024]: YOLOv8n（nano）是轻量模型，深度为原始模型的33%，宽度为25%，最大通道数为1024。包含225层，3157200个参数。
    • s: [0.33, 0.50, 1024]: YOLOv8s（small）与nano相同的深度，但宽度增加到50%。包含225层，11166560个参数。
    • m: [0.67, 0.75, 768]: YOLOv8m（medium）深度为67%，宽度为75%，最大通道数为768。包含295层，25902640个参数。
    • l: [1.00, 1.00, 512]: YOLOv8l（large）为完整版本，深度和宽度均为100%，最大通道数为512。包含365层，43691520个参数。
    • x: [1.00, 1.25, 512]: YOLOv8x（extra-large），深度与large相同，但宽度增加到125%。包含365层，68229648个参数。

这里我和大家解释一下深度的含义：

深度指的是模型网络的层数。更具体地说，深度描述了模型中包含的网络层的数量或级数。它决定了模型的复杂性和能力。通常，深度越大，模型能够学习的特征越丰富，因为它会有更多的层来逐步提取从低级到高级的特征。

对于YOLOv8模型，n: [0.33, 0.25, 1024]中的深度参数是0.33，这意味着YOLOv8n模型的深度是原始YOLOv8模型深度的33%。即，YOLOv8n的网络层数只有完整YOLOv8模型的33%。

举例说明：

• 如果原始模型有100层，YOLOv8n（nano）模型的深度是0.33，那么YOLOv8n可能只包含33层。这使得模型更轻量，计算量更小，适用于计算资源有限的设备，如嵌入式系统或移动设备。

总结来说，深度控制的是网络层数，深度越高，模型的表示能力越强，但计算和存储需求也会增加。在YOLOv8n模型中，深度减少到33%，以实现更轻量化的推理。

2. 主干网络（Backbone）部分

主干网络负责提取图像特征，这是模型的特征提取部分。网络结构逐渐减小图像的分辨率，增大特征图的通道数，从低级特征到高级特征逐步提取。

• Conv: 经典卷积层，包含卷积操作，通常伴随批量归一化和激活函数。
• C2f: YOLOv8使用的自定义模块，代表跨阶段部分网络，带有融合机制，帮助模型在不增加太多计算开销的情况下保留信息。
• SPPF: Spatial Pyramid Pooling – Fast，使用多尺度池化来捕捉不同尺度的上下文信息。

各层的作用：

• Conv: 用于提取特征，带有步幅为2的卷积层用于下采样。
• C2f: 用于特征提取，具有多个重复块，可以增强特征的多样性。
• SPPF: 多尺度池化层，增强大尺度特征检测。

3. 头部（Head）部分

头部负责将提取的特征映射到目标检测结果中，即输出物体的边界框和类别。

• nn.Upsample: 负责对特征图进行上采样，使得特征图分辨率增大，便于结合低层次特征进行检测。
• Concat: 将不同层的特征图拼接起来，通常用于融合来自不同尺度的特征（例如来自P3、P4、P5层的特征）。
• Detect: 最终的检测层，使用这些特征图来输出目标的边界框和类别。

P3、P4、P5 输出层：

• P3/8-small: 负责检测小物体。
• P4/16-medium: 负责检测中等大小的物体。
• P5/32-large: 负责检测大物体。

模型的检测头会在不同尺度（P3、P4、P5）上进行物体检测，以确保模型能同时处理不同大小的物体。