yolov5跟v3的区别

YOLOv5和YOLOv3是YOLO系列目标检测算法的两个版本，它们在以下几个方面有所不同：

1. 网络结构：YOLOv5使用CSPNet作为主干网络，可以有效地减少特征图的冗余，并提高计算效率和准确率。而YOLOv3使用Darknet-53作为主干网络。

2. 网络输出：YOLOv5使用四个尺度的特征图进行预测，分别是40x40, 80x80, 160x160, 320x320。而YOLOv3使用三个尺度的特征图进行预测，分别是13x13, 26x26, 52x52。这样可以增加检测小目标的能力。

3. 网络输入：YOLOv5使用可变的640x640的输入尺寸，而YOLOv3使用固定的608x608的输入尺寸。这样可以适应不同的场景和需求。

4. 网络参数：YOLOv5有8.76亿个参数，比YOLOv3的6.15亿个参数更多。YOLOv5增加了参数的数量，以提高模型的表达能力和泛化能力。

5. 网络性能：YOLOv5在COCO数据集上的mAP为36.2%，FPS为140.0。而YOLOv3在COCO数据集上的mAP为33.0%，FPS为20.0。YOLOv5在准确率和速度上都优于YOLOv3。

相关问题

yolov1v2v3v4v5v6v7v8对比

根据引用中的输出，我们可以得知yolov1v2v3v4v5v6v7v8的对比如下：
v1: v2 v3
v2: v1 v4 v5
v3: v1 v6 v7
v4: v2 v8
v5: v2 v8
v6: v3 v7
v7: v3 v6
v8: v4 v5

而根据引用中的样例输入，我们可以得到yolov1v2v1v3v2v4v2v5v3v6v3v7v4v8v5v8v6v7。

从上述对比中，我们可以看出，yolov1v2v3v4v5v6v7v8和样例输入中的顺序是一致的。即v1出现在第一个位置，v2出现在第二个位置，以此类推。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [邻接矩阵表示法](https://blog.csdn.net/qq_62810982/article/details/124677352)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov1v2v3v4v5v6v7vv8对比

引用\[1\]:YOLOv1的backbone使用的是GoogleLeNet，速度比VGG-16快，YOLOv1完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69 billion，但是YOLOv1精度稍低于VGG-16。引用\[3\]:Darknet-19是YOLOv1的网络结构，速度方面比VGG-16快了近6倍，处理一张图片仅需要55.8亿次运算，而精度方面在ImageNet上的测试准确率为top1为72.9%，top5为91.2%。根据引用\[2\]中的资料，YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等版本的YOLO算法都是对YOLOv1进行改进和演化的。这些改进包括网络结构的调整、特征提取器的改进、加入批标准化等。每个版本都有不同的特点和性能表现，但是它们都是基于YOLOv1的基础上进行的改进。因此，这些版本之间的对比主要涉及到它们的网络结构、速度和精度等方面的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6](https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/114822515)[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* [三万字硬核详解：yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、yolov5、yolov7](https://blog.csdn.net/shinuone/article/details/127945805)[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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