yolov5常用的轻量化模型

在Yolov5中，常用的轻量化模型包括：
- Yolov5s：这是Yolov5系列中最轻量化的模型，它具有较小的模型大小和计算量。它通过采用知识蒸馏技术将一个大的Yolov5模型的知识迁移到一个小的Yolov5模型中来实现模型的轻量化。
- Yolov5m：这是Yolov5系列中的中等大小的模型。它在Yolov5s的基础上通过一系列有效的轻量化技术进行优化，如卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数等。
- Yolov5x：这是Yolov5系列中的较大模型。它在Yolov5m的基础上进一步优化了模型结构和训练过程，并采用了Ensemble Anchors等新的测试方法，以提高模型的精度。

总的来说，Yolov5系列中的这些轻量化模型可以根据不同的需求和场景选择，以提高模型的性能和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV5-模型轻量化的一些常见方法](https://blog.csdn.net/m0_58508552/article/details/129096297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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