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YOLOV5和YOLOV4的对比

时间: 2024-03-29 21:42:14 浏览: 125
YOLOv5在速度和精度方面都优于YOLOv4。YOLOv5相对于YOLOv4有以下改进: 1.模型更小:YOLOv5的尺寸比YOLOv4小,参数量更少,速度更快。 2.更高的精度:YOLOv5的精度比YOLOv4高,可以更准确地检测物体。 3.新的骨干网络:YOLOv5使用CSPDarknet作为骨干网络,相对于YOLOv4的骨干网络更加高效。 4.新的训练策略:YOLOv5引入了自适应培训策略,可以更好地适应不同的培训数据集和场景。 总的来说,YOLOv5在速度和精度方面都有所提高,是目前较为先进的物体检测算法之一。
相关问题

yolov5和yolov4对比

通过对yolov5和yolov4的对比可以得出以下结论:yolov4在整体性能方面优于yolov5,但yolov5具有更高的灵活性,提供了四种不同的网络模型,可以根据需求选择适当的模型。yolov5s是yolov5中最小的网络,具有最少的速度和AP精度。如果需要检测大目标并追求速度,yolov5s是一个不错的选择。其他三种yolov5网络在yolov5s的基础上不断加深加宽网络,提高了AP精度,但速度也相应增加。总体而言,yolov5s的模型大小约为十几兆字节,速度较快且适合线上生产及嵌入式设备使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

yolov5对比yolov4

YOLOv5相比YOLOv4有以下几个改进: 1. 更快的速度:YOLOv5在相同的精度下比YOLOv4快3-4倍,这主要得益于新的模型结构和更高效的实现。 2. 更高的精度:YOLOv5在相同的速度下比YOLOv4精度更高,这主要得益于更深的网络结构和更多的训练数据。 3. 更小的模型尺寸:YOLOv5的模型尺寸比YOLOv4小,这意味着它可以在更小的设备上运行,例如移动设备和嵌入式设备。 4. 更好的通用性:YOLOv5在不同的数据集上表现都很好,而YOLOv4只在COCO数据集上表现良好。
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