yolov4tiny和yolov5s

YOLOv4-tiny和YOLOv5s是两种目标检测算法模型。根据引用\[1\]的信息，YOLOv4-tiny在Jetson Nano上的性能为13.5FPS（使用USB摄像头）和14FPS（使用CSI摄像头），而YOLOv5s在相同环境下的性能为9FPS（使用USB摄像头）和13FPS（使用TensorRT转换后的USB摄像头），14FPS（使用TensorRT转换和DeepStream部署的CSI摄像头）。从这些数据来看，YOLOv4-tiny在Jetson Nano上的性能稍微优于YOLOv5s。

关于YOLOv5s的一些特点，引用\[2\]提到了数据加载器进行的三种数据增强：缩放、色彩空间调整和马赛克增强。马赛克数据增强是YOLOv5的创造者Glen Jocher提出的一种方法，可以有效解决模型训练中的小对象问题，即小对象不如大对象那样准确地被检测到。

至于YOLOv4-tiny和YOLOv5s的创新性，引用\[3\]指出它们主要是整合了计算机视觉领域的最新技术，以显著改善YOLO对象检测的性能。虽然有人认为它们没有带来太多耳目一新的创新，但对于工程应用来说，能够整合这两个优秀的技术实例供我们免费使用和学习研究已经是非常宝贵的资源了。

总结来说，YOLOv4-tiny和YOLOv5s是两种目标检测算法模型，它们在性能和创新方面有一些差异，但都是非常有价值的技术。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov4-tiny和yolov5s部署在jetson nano上的速度对比](https://blog.csdn.net/weixin_54603153/article/details/120299403)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLO5相对于YOLO4的改进](https://blog.csdn.net/LarsGyonX/article/details/123280425)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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