yolov5检测耗时

根据引用\[1\]中提到的方法，有几种可以提高yolov5检测小目标的效果的方法。首先是将图片压缩成大尺寸进行训练，但这可能需要更多的显存。其次是添加小检测头，这对于P5模型可能有一定的效果，但对于P6模型可能没有太大帮助。还可以尝试添加一些检测模型和玄学机制，这可能需要参考相关论文来了解更多细节。最后一种方法是切图检测，虽然这种方法比较耗时且繁琐，但可以尝试使用。\[1\]

关于yolov5的检测耗时，根据引用\[2\]中提到的推理过程，可以根据不同的情况进行推理。如果使用的是pt格式的权重，可以通过设置参数来决定是否进行可视化，然后使用模型进行推理。如果使用的是onnx格式的权重，可以根据是否使用dnn来选择不同的推理方式。如果使用的是tensorflow模型，则可以根据具体的模型类型来进行推理。\[2\]

需要注意的是，当yolov5在图像中存在ground truth（即真实标签）但模型未能检测到对象时，这被称为False Negative（FN），即假阴性。\[3\]所以在评估yolov5的检测耗时时，需要考虑到这种情况。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5小目标切图检测](https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/128318604)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [解决yolov5使用onnxruntime推理时耗时问题（cpu环境）](https://blog.csdn.net/athrunsunny/article/details/121241315)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5基础知识点——性能指标](https://blog.csdn.net/qq_50645064/article/details/125984978)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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