为什么在yolov5中输入图片大小不一同样可以正常训练
时间: 2023-04-09 11:00:25 浏览: 3459
这是因为在yolov5中使用的是anchor-based的目标检测方法,即使用预定义的一组anchor box来检测目标。这些anchor box的大小和比例是根据训练集中目标的大小和比例来确定的,因此输入图片的大小不同,只需要重新计算anchor box的大小和位置即可。因此,yolov5可以处理不同大小的输入图片。
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yolov5中输入的图片大小为什么必须整除32
在YOLOv5中,输入的图片大小必须是32的倍数,因为YOLOv5中使用了下采样的卷积层,这些卷积层会将输入的特征图的宽和高都缩小2倍,如果输入的图片大小不能整除32,那么在经过多次下采样后,最终得到的特征图大小可能会不符合要求,从而导致模型训练失败或者检测结果不准确。因此,为了保证模型的训练和检测效果,输入图片的大小必须是32的倍数。
yolov5的输入图片大小
Yolov5 的输入图片大小可以根据你的需求进行调整。在训练和推理阶段,Yolov5 支持任意尺寸的输入图片。通常情况下,你可以选择将输入图片大小设置为 416x416、512x512 或 608x608 像素。但需要注意的是,较大的输入图像会导致更多的计算量和内存占用。因此,你可以根据具体的场景和硬件资源进行选择和调整。