文件介紹：

重點(diǎn)看一下鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/129356033

weights文件夾：文件夾有best.pt文件，該文件的作用是保存訓(xùn)練過程中在驗證集上表現(xiàn)最好的模型權(quán)重。在訓(xùn)練過程中，每個epoch結(jié)束后都會對驗證集進(jìn)行一次評估，并記錄下表現(xiàn)最好的模型的權(quán)重。這個文件通常用于推理和部署階段，因為它包含了在驗證集上表現(xiàn)最好的模型的權(quán)重，可以獲得最佳的性能。

utils文件夾：文件夾中有很多文件，都是一些自定義函數(shù)。

里面的datasets、general、plots函數(shù)大概率是不需要改的，他們主要是負(fù)責(zé)查看數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)效果的函數(shù)。

autoanchor可能需要我們進(jìn)行修改甚至替換，它涉及的是模型訓(xùn)練。

{

torch.utils.py文件大概率不需要做任何修改的，它是關(guān)于一些計算機(jī)或者服務(wù)器運(yùn)行的一些東西，華為應(yīng)該是都給設(shè)置好了的，大家不要改，不要把時間寫死。torch.utils.py文件的解讀可以參考https://www.cnblogs.com/ccsuf/p/16613678.html。

metrics.py文件大概率不需要改，這個文件存放的是計算mAP、混淆矩陣、IOU相關(guān)的函數(shù)，在看之前需要大家了解基本的目標(biāo)檢測指標(biāo)，mAP的定義，計算方式等知識?？梢詤⒖迹篽ttps://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/119547084，但是感覺完全沒必要，原理一般人也看不懂，這種一般都是華為設(shè)置好的，如果需要的話可以看看上面的鏈接。

loss.py文件時損失函數(shù)文件，結(jié)合網(wǎng)上資料個人感覺這個設(shè)定還是比較重要的，至于需不需要改我暫時不確定，但是我覺得通過改損失函數(shù)應(yīng)該可以一定程度上實現(xiàn)算法性能的提升，我個人覺得需要做一些修改，但是不確定。

activation.py文件是做一些關(guān)于激活函數(shù)改進(jìn)的實驗，我同樣覺得通過改激活函數(shù)應(yīng)該可以一定程度上實現(xiàn)算法性能的提升，我個人覺得需要做一些修改，但是不確定。

}

datasets用來存放自己的數(shù)據(jù)集。.cache文件是緩存文件；val文件是驗證集集合；test文件是測試集集合；train文件是訓(xùn)練集集合

data文件夾主要是存放一些超參數(shù)的配置文件(如.yaml文件)是用來配置訓(xùn)練集和測試集還有驗證集的路徑的，其中還包括目標(biāo)檢測的種類數(shù)和種類的名稱，數(shù)據(jù)加強(qiáng)的yaml文件就在此文件夾中，感覺這個文件夾比較重要，應(yīng)該需要修改。

models是模型文件夾。里面主要是一些網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的配置文件和函數(shù)，訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集的話，可能是需要修改文件的。

outputs文件夾顧名思義就是輸出的一些東西了，輸出的效果。

runs文件夾是我們運(yùn)行的時候的一些輸出文件。每一次運(yùn)行就會生成一個文件夾（好像是這樣的）。

detect.py文件時測試文件，輸出圖片并且標(biāo)注。

train.py和test.py顧名思義就是測試和訓(xùn)練的。