data
存放一些超参数的配置文件，如.yaml文件。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。
- hyps文件夹：存放超参数配置文件
- hyps.scratch-high.yaml：数据增强高，适用于大型型号，如v3、v3-spp、v5l、v5x
- hyps.scratch-low.yaml：数据增强低，适用于较小型型号，如v5n、v5s
- hyps.scratch-med.yaml：数据增强中，适用于中型型号，如v5m
- images文件夹：存放预测文件
- scripts文件夹：存放下载数据集和权重文件的脚本
- .yaml文件：每个.yaml文件对应一种标准数据集格式的数据。
datasets
用来存放用户自己的数据集
models
存放一些主要的网络构建的配置文件和参数，其中包含了该项目的四个不同版本，s、m、l、x。
如果要训练自己的数据集的话，就需要修改里面对应的yaml文件，从而训练自己的模型。
- _init_.py：空的
- common.py：一些网络定义的通用模块，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
- .yaml文件：经典模型的配置文件
runs
运行时的输出文件，每一次运行就会生成一个exp文件夹。
