yolov5和yolov4性能比较图
时间: 2023-05-31 10:05:16 浏览: 70
作为AI语言模型,我无法提供图像,但是下面是yolov5和yolov4的性能比较表格:
| 模型 | 输入尺寸 | 速度(FPS) | mAP@0.5 | 参数数量 |
| :--: | :------: | :-------: | :-----: | :------: |
| YOLOv5s | 640x640 | 140 | 0.416 | 7.3M |
| YOLOv5m | 640x640 | 110 | 0.467 | 21.4M |
| YOLOv5l | 640x640 | 82 | 0.483 | 47.3M |
| YOLOv5x | 640x640 | 57 | 0.495 | 87.5M |
| YOLOv4 | 608x608 | 65 | 0.579 | 63M |
可以看到,YOLOv5相比YOLOv4在速度和参数数量上都有所提升,但mAP@0.5还是略低于YOLOv4。需要根据具体应用场景选择使用哪个模型。
相关问题
yolov8和yolov5的性能比较
YOLOv8和YOLOv5是两个非常流行的目标检测算法,它们都是基于YOLO(You Only Look Once)系列算法的改进版本。下面是它们的性能比较:
1. 检测精度:YOLOv5相对于YOLOv8在检测精度上有所提升。YOLOv5采用了一些新的技术,如PANet和CSPDarknet,以提高检测精度。
2. 检测速度:YOLOv8相对于YOLOv5在检测速度上更快。YOLOv8采用了一些优化策略,如网络剪枝和量化,以提高推理速度。
3. 模型大小:YOLOv5相对于YOLOv8具有更小的模型大小。YOLOv5通过使用轻量级网络结构和模型压缩技术,使得模型更加紧凑。
4. 训练效果:YOLOv5相对于YOLOv8在训练效果上更好。YOLOv5引入了一些新的数据增强策略和损失函数设计,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
综上所述,YOLOv8在速度上更快,而YOLOv5在精度和模型大小上更优。选择哪个版本取决于具体的应用场景和需求。
ssd和yolov5的性能比较
SSD和YOLOv5都是目标检测领域中的先进算法,它们都采用了one-stage检测器的思想,即将目标检测任务分为两个子任务:先生成候选框,再对候选框进行分类和回归。下面是它们的性能比较:
1.速度方面:
YOLOv5比SSD更快,YOLOv5在Tesla V100上的速度可以达到140FPS,而SSD在同样的硬件上只能达到59FPS。
2.精度方面:
YOLOv5在精度方面略优于SSD,YOLOv5在COCO数据集上的mAP为57.4,而SSD的mAP为55.1。
3.模型大小方面:
YOLOv5比SSD更小,YOLOv5的模型大小只有27MB,而SSD的模型大小为34MB。
综上所述,YOLOv5在速度和模型大小方面优于SSD,而在精度方面略优于SSD。但需要注意的是,这些性能指标都是相对的,具体的性能表现还要根据具体的应用场景和硬件环境来确定。