yolov5和yolov5s关系
时间: 2025-05-18 12:01:31 浏览: 14
### YOLOv5与YOLOv5s的区别及联系
#### 联系
YOLOv5s 是 YOLOv5 系列模型中的一个具体实现版本。它与其他变体(如 YOLOv5m、YOLOv5l 和 YOLOv5x)共享相同的架构设计原则和核心组件,这些组件可以划分为 Input、Backbone、Neck 和 Head 四大部分[^1]。因此,YOLOv5s 可以看作是 YOLOv5 家族的一个基础版本。
#### 区别
YOLOv5 系列提供了多种规模的模型以满足不同的应用场景需求。其中,YOLOv5s 表示的是 **small** 版本,即小型化模型。相比其他版本,它的参数量更少,计算复杂度更低,适合资源受限环境下的实时检测任务。而整个 YOLOv5 则是一个通用框架,涵盖了从小到大不同尺寸的模型选项:
- **YOLOv5s**: 小型模型,具有最少的参数和最快的推理速度。
- **YOLOv5m**: 中型模型,在精度和速度之间取得平衡。
- **YOLOv5l**: 大型模型,提供更高的检测精度但牺牲了一定的速度。
- **YOLOv5x**: 超大型模型,拥有最高的检测精度但也伴随着最慢的推理时间。
每种型号通过调整 Backbone 和 Neck 部分的深度以及宽度来控制其容量大小,从而实现在 AP 指标和推理速度之间的灵活权衡[^2]。
```python
import torch
from models.yolo import Model
# 加载不同版本的YOLOv5模型
model_s = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
model_m = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5m')
model_l = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5l')
model_x = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5x')
print(f"Parameters of yolov5s: {sum(p.numel() for p in model_s.parameters())}")
print(f"Parameters of yolov5m: {sum(p.numel() for p in model_m.parameters())}")
print(f"Parameters of yolov5l: {sum(p.numel() for p in model_l.parameters())}")
print(f"Parameters of yolov5x: {sum(p.numel() for p in model_x.parameters())}")
```
上述代码展示了如何加载并比较各版本模型的参数数量差异。
---
阅读全文
相关推荐

















