yolov5与yolov4结构区别

Yolov5与Yolov4的结构区别在于Yolov5采用了更深的网络结构和更多的特征层，同时使用了更高效的网络结构和更多的技巧来提高检测精度和速度。具体来说，Yolov5采用了CSPDarknet53作为骨干网络，使用SPP和PANet来提取多尺度特征，同时引入了Swish激活函数和DropBlock正则化技术来进一步提高性能。

相关问题

yolov5与yolov4区别

1. 模型结构：YOLOv5相比YOLOv4使用了更深的网络结构，其中包括CSPDarknet53网络、SPP网络和PANet网络，使得YOLOv5的性能更加出色。

2. 精度：YOLOv5在检测精度上相比YOLOv4有所提高，特别是在小目标检测和遮挡物检测方面表现更为出色。

3. 速度：YOLOv5相对于YOLOv4也有一定的速度提升，特别是在GPU上的速度更快，YOLOv5可以达到140FPS的速度，而YOLOv4只能达到65FPS的速度。

4. 数据增强：YOLOv5相比YOLOv4增加了更多的数据增强方法，包括Mosaic数据增强和MixUp数据增强等，这些增强能够提高模型的稳定性和泛化能力。

5. 代码实现：YOLOv5相比YOLOv4代码实现更加简洁，易于理解和修改，同时也方便用户进行定制化开发。

yolov5与yolov4的区别

yolov5与yolov4在网络结构和激活函数上有一些区别。首先，yolov5采用了不同的网络结构，包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四个模型。YOLOv5s是深度最浅，特征图的宽度最窄的网络，后面三种在此基础上不断加深、加宽。而yolov4使用的是不同的网络结构。其次，yolov5使用的激活函数是leakyReLU和Sigmoid，中间隐藏层使用的是leakyReLU激活函数，最后的检测层使用的是Sigmoid激活函数。而yolov4使用的是mish与leakyReLU激活函数，主干网络使用的是mish。mish激活函数的复杂度较高。此外，需要注意的是，YOLOv5一直在不断更新，截至到目前的版本，可能有一些内容已经改变。因此，要对YOLOv5进行评价时，应该确定一个具体的版本。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov4和yolov5详解](https://blog.csdn.net/frighting_ing/article/details/123484104)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov4与yolov5的区别](https://blog.csdn.net/YMilton/article/details/120053082)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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