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YOLO系列算法参数量

时间: 2025-02-20 21:07:18 浏览: 90

### YOLO v3, v4 和 v5 的参数量与模型大小对于YOLO系列的不同版本，其参数量和模型尺寸存在差异。 #### YOLO v3 参数量与模型大小 YOLO v3是一个相对较大的模型，在Darknet框架下实现。该架构具有约6100万个参数[^1]。YOLO v3的模型文件通常占用大约237MB的空间，这取决于具体的配置以及所使用的预训练权重。 #### YOLO v4 参数量与模型大小相较于v3，YOLO v4通过引入更多先进的优化技巧和技术来提高性能的同时也增加了复杂度。YOLO v4拥有超过6900万的参数数量。由于采用了更高效的特征提取和其他改进措施，尽管参数有所增加，但整体模型体积并未显著增大，一般情况下约为280MB左右。 #### YOLO v5 参数量与模型大小 YOLO v5进一步简化了设计并提高了效率。具体到参数数目上，不同变体之间有较大区别：最小版（nano）可能仅有几百万个参数，而最大版则接近于甚至超过了YOLO v4的数量。官方提供的YOLO v5s小型化版本大约含有7M~8M个参数，并且整个模型仅需不到20MB存储空间；而对于大型版本如YOLO v5l或更大，则可以达到数亿级别的参数规模，相应地也会占据更多的磁盘容量，比如YOLOR-CSP-Large这样的大模型可能会超过300MB[^2]。 ```python # 示例代码展示如何获取PyTorch中的YOLO模型参数总量 import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters()) model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) print(f'Total parameters: {count_parameters(model)}') ```

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