yolov5s与yolov5s6的区别
时间: 2023-11-28 15:45:49 浏览: 72
yolov5s和yolov5s6的区别在于模型结构和预训练权重。yolov5s6是在yolov5s的基础上进行了改进,主要是增加了更多的卷积层和通道数,以提高模型的准确性。此外,yolov5s6的预训练权重是在更大的图像尺寸(1280x1280)下训练得到的,相比yolov5s的预训练权重(640x640),yolov5s6的预训练权重包含了更多的信息,因此在一些需要更高准确性的场景下,yolov5s6可能会表现更好。
以下是yolov5s和yolov5s6的区别:
```python
# yolov5s模型结构
model {
anchors {
grid: 8
scales: 1.25
scales: 2.0
scales: 3.75
scales: 4.5
scales: 6.0
}
anchors {
grid: 16
scales: 0.75
scales: 1.25
scales: 2.0
scales: 3.75
scales: 4.5
scales: 6.0
}
anchors {
grid: 32
scales: 0.75
scales: 1.25
scales: 2.0
scales: 3.75
scales: 4.5
scales: 6.0
}
...
backbone {
type: CSPDarknet
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.5
...
}
...
}
# yolov5s6模型结构
model {
anchors {
grid: 8
scales: 1.0
scales: 2.0
scales: 3.0
}
anchors {
grid: 16
scales: 1.0
scales: 2.0
scales: 3.0
}
anchors {
grid: 32
scales: 1.0
scales: 2.0
scales: 3.0
}
...
backbone {
type: CSPDarknet
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.5
...
out_channels: 384
...
}
...
}
```