yolov5n与yolov5m-cls有什么区别

yolov5n与yolov5m-cls是YOLOv5模型的两个不同版本，它们之间的区别主要体现在模型的大小和性能上。

yolov5n是YOLOv5模型中的一个版本，它是相对较小的模型。它的特点是模型的大小较小，适合在计算资源有限的设备上运行。yolov5n模型在保持较小模型大小的同时，仍然能够提供较高的检测准确率。

yolov5m-cls是YOLOv5模型中的另一个版本，它是相对较大的模型。相比于yolov5n，yolov5m-cls模型具有更多的参数和更高的计算复杂度，因此它在一些计算资源充足的设备上可以提供更高的检测准确率。

总结来说，yolov5n适合在计算资源有限的设备上运行，而yolov5m-cls适合在计算资源充足的设备上运行，并且可以提供更高的检测准确率。

相关问题

如何在yolov5_v6.2版本代码中使用k-means

在yolov5_v6.2版本中，可以使用k-means算法来自动计算聚类中心点，以便更好地初始化锚框。

具体步骤如下：

1. 打开yolov5/data/下的coco.names文件，将其中的类别名称复制到一个txt文件中，每行一个类别名称。

2. 打开yolov5/utils/下的datasets.py文件，将KMeans类添加到文件中，代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

class KMeans:
    def __init__(self, n_clusters=9, max_iter=300, random_state=0):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.max_iter = max_iter
        self.random_state = random_state

    def fit(self, X):
        kmeans = KMeans(
            n_clusters=self.n_clusters,
            max_iter=self.max_iter,
            random_state=self.random_state
        ).fit(X)
        self.cluster_centers_ = kmeans.cluster_centers_

    def predict(self, X):
        return KMeans.predict(kmeans, X)

3. 打开yolov5/utils/下的general.py文件，将load_dataset函数修改为如下代码：

from utils.datasets import KMeans

def load_dataset(data, args, augment=False):
    paths, labels = [], []
    for path, label in zip(data['train'], data['train_labels']):
        if os.path.isfile(path):
            paths.append(path)
            labels.append(label)

    # Load labels
    with open(args.classes) as f:
        classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

    # Compute anchor boxes
    if args.anchor_t:
        if os.path.isfile(args.anchor_t):
            # Load anchor boxes from file
            with open(args.anchor_t) as f:
                anchors = np.array([x.split(',') for x in f.read().strip().split('\n')], dtype=np.float32)
        else:
            # Compute anchor boxes using k-means clustering
            n = len(paths)  # number of samples
            m = args.anchor_t  # number of anchors
            dataset = []
            for i in tqdm(range(n)):
                img_path = paths[i]
                img = cv2.imread(img_path)
                img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # convert to RGB
                h, w = img.shape[:2]
                for j, (xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id) in enumerate(labels[i]):
                    # Normalize box coordinates to range [0, 1]
                    xmin, xmax = xmin / w, xmax / w
                    ymin, ymax = ymin / h, ymax / h
                    # Compute box width and height
                    box_w, box_h = xmax - xmin, ymax - ymin
                    # Append box width and height to dataset
                    dataset.append([box_w, box_h])
            kmeans = KMeans(n_clusters=m).fit(dataset)
            anchors = kmeans.cluster_centers_
            # Save anchor boxes to file
            with open(args.anchor_t, 'w') as f:
                for anchor in anchors:
                    f.write(','.join(str(x) for x in anchor) + '\n')
    else:
        anchors = []

    # Create dataset
    if len(paths) > 0:
        dataset = Dataset(
            paths=paths,
            labels=labels,
            classes=classes,
            anchors=anchors,
            img_size=args.img_size,
            augment=augment
        )
    else:
        dataset = None

    return dataset

4. 执行以下命令来生成锚框：

python train.py --data coco.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --verbose --kmeans

其中，--kmeans参数表示使用k-means算法来计算锚框。

5. 训练模型前，需要确认yolov5/data/下已经生成了anchors.txt文件，如果没有生成，可以执行以下命令：

python train.py --data coco.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --verbose --kmeans --notest

其中，--notest参数表示不进行测试，只生成anchors.txt文件。

以上就是在yolov5_v6.2版本中使用k-means算法计算锚框的步骤。

yolov8.models

yolov8.models是一个包含多个yolov8模型文件的压缩包，其中包括了cls_lable.txt yolov8l-cls.pt yolov8m-cls.pt yolov8n-cls.pt yolov8s-cls.pt yolov8x-cls.pt等文件。这些文件可以用于yolov8目标检测任务中。其中，cls_lable.txt是类别标签文件，yolov8l-cls.pt yolov8m-cls.pt yolov8n-cls.pt yolov8s-cls.pt yolov8x-cls.pt是不同大小的yolov8模型文件，可以根据实际需求选择使用。如果需要将yolov8的ptd模型文件导出为onnxy格式，可以使用export.py脚本。此外，还有yolov8摄像头视频实时推理和yolov8图片推理的功能，可以使用yolov8_camera和yolov8_img进行实现。