yolov5输出大中小map

Yolov5模型的输出包含三个不同尺度的特征图，通常被称为大、中和小尺度的特征图。这些特征图分别用于检测不同大小的目标。

具体来说，Yolov5模型的输出包含以下三个尺度的特征图：
1. 大尺度特征图：通常是输入图像的 1/8 大小，用于检测较大的目标。
2. 中尺度特征图：通常是输入图像的 1/16 大小，用于检测中等大小的目标。
3. 小尺度特征图：通常是输入图像的 1/32 大小，用于检测较小的目标。

这种多尺度的输出结构有助于Yolov5模型更好地检测不同尺寸的目标，并提高模型的性能和准确率。

相关问题

yolov7输出大中小map

YOLOv7 模型输出的是三个不同尺度的 feature map，分别称为 large、medium 和 small。

large map 是最底层的 feature map，它的分辨率最高，但感受野最小。medium map 的分辨率比 large map 低一些，但感受野更大一些。small map 的分辨率最低，但感受野最大。

这种多尺度的设计有助于 YOLOv7 在检测不同大小的目标时具备更好的性能。通过使用这些不同尺度的 feature map，YOLOv7 可以在不同层级上捕捉到目标的细节和上下文信息。

yolov5最终得出的mAP50

YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。mAP50是衡量目标检测算法性能的指标之一，表示在IoU（Intersection over Union）阈值为0.5时的平均精度。

YOLOv5在COCO数据集上进行了评估，得出了以下mAP50结果：
- YOLOv5s：mAP50为44.3%
- YOLOv5m：mAP50为51.2%
- YOLOv5l：mAP50为55.4%
- YOLOv5x：mAP50为57.1%

需要注意的是，这些结果是在COCO数据集上的评估结果，具体的mAP50值可能会因应用场景、数据集和模型配置的不同而有所变化。