YOLOv5网络详解

YOLOv5介绍

YOLOv5 在YOLOV4刚出来2个月就提出来了(2020年6月)。已经出来差不多两年了。当前YOLOv5已经迭代到了v6.1版本了，本文以该版本的YOLOv5进行讲解。YOLOv5 源码地址: https://github.com/ultralytics/yolov5

在这里插入图片描述

图1 网络效果对比

上图针对yolov5 n,s,m,l,x这几个模型它的效果，图中灰色折线对应的是EfficientDet网络，也是一个非常强大的网络，但是其实它的速度是很慢的。对照下yolov5的预测效果，以yolov5 x的为例，它的效果就已经非常好了，在GPU上的推理速度大概10ms,另外在coco数据集上的推理速度达到53.

图2 网络效果对比
上图是针对 yolov5 n6,s6,m6,l6,x6，相对于上图中对每个模型都增加了一个6标识。相对于上图的yolov5

相关阅读:
spring boot使用拦截器修改请求URL域名换 IP 访问
Python网络编程(OSI Socket)
扬帆牧哲—shopee应该具备的运营思维
接口自动化测试思路和实战(1)：编写线性测试脚本实战
zemax畸变与消畸变
Leetcod graph(new topic)
数组概念题目精选
go 切片长度与容量的区别
Failed to connect to bitbucket.org port 443 错误原因, 解决办法
GoogleTest测试框架-Gest和GMock

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126225890