yolov5padding

在YOLOv5中，提出了一种自适应padding方法，该方法可以在预处理过程中对原始图像进行最少的填充。这样可以避免在图像中产生大量的无效区域。相比于传统的将图像padding成正方形的方法，YOLOv5的自适应padding方法可以更好地适应不同尺寸的输入图像。

这种自适应padding方法的具体实现细节目前尚未有正式的论文发表。YOLOv5项目的作者Glenn Jocher并没有给出为什么没有发表论文的原因，但据推测可能是因为在YOLOv4发布后，有许多人对这个领域感兴趣并开始在YOLOv4的基础上进行改进，导致YOLOv5的一些技术被零散地发表在各个文章中。这可能让作者感到失望，选择不再继续发表论文。

综上所述，YOLOv5中的自适应padding方法是一种可以根据原始图像自动调整填充大小的方法，以减少无效区域的产生。然而，该方法的具体实现细节和原理尚未被正式发表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5 自适应padding](https://blog.csdn.net/weixin_47062350/article/details/121083962)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv5网络详解](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/123594351)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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