yolov5显存需求

YOLOv5是一种基于深度学习目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv5在准确性和速度方面都有所提升。关于YOLOv5的显存需求，具体取决于所使用的模型的大小和输入图像的分辨率。

在YOLOv5中，有几个不同的预训练模型可供选择，包括"yolov5s"、"yolov5m"、"yolov5l"和"yolov5x"。这些模型的大小从小到大逐渐增加，对应着更高的准确性和更高的显存需求。

一般来说，较小的模型（如"yolov5s"）需要较少的显存，而较大的模型（如"yolov5x"）需要更多的显存。此外，输入图像的分辨率也会对显存需求产生影响，较高的分辨率会占用更多的显存。

具体来说，使用YOLOv5时，通常需要至少8GB以上的显存才能运行较小的模型，而对于较大的模型可能需要16GB或更多的显存。如果显存不足，可能会导致模型无法正常加载或运行。

需要注意的是，以上只是一般的显存需求估计，实际的显存使用情况还会受到其他因素的影响，如使用的深度学习框架、硬件设备等。