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

yolov5可变形卷积v3

根据引用，可变形卷积（Deformable Convolution）是一种替代普通卷积的操作，在图像分割中可以提供更好的效果。因此，你想将可变形卷积的操作引入到yolov5中，并且想知道这是否对检测有帮助。

关于yolov5可变形卷积v3的信息，引用中并没有提到。然而，我可以给你提供关于yolov5中使用可变形卷积的一些基本信息。

根据yolov5的官方文档，yolov5在v5.0版本中引入了可变形卷积操作，这在检测任务中可以提高模型的性能。可变形卷积的引入允许模型更好地适应目标的形状变化，并提供更准确的位置估计。通过使用可变形卷积，yolov5可以更好地捕捉目标的细节和形状，从而提高检测的准确性。

具体操作方面，根据引用中提到的，你对可变形卷积的操作进行了一定的了解，并在别人的代码基础上进行了修改，将其加入了yolov5中。具体的修改和加入操作可能因个人的需求和实现方式而有所不同。

综上所述，yolov5在v5.0版本中引入了可变形卷积操作，可变形卷积的使用可以提高检测性能，并且你已经在yolov5中进行了相关的修改和加入操作。这样的操作可能会对检测任务有帮助，但具体的效果和性能提升可能因具体的实验和应用而有所不同。

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%"]
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