yolov5与yolov4性能对比

对于 YOLOv5 和 YOLOv4 的性能对比，以下是一些主要方面的比较：

1. 模型大小：YOLOv5 相对于 YOLOv4 更加轻巧，模型尺寸更小。YOLOv5 的最小版本（YOLOv5s）只有 27MB，而 YOLOv4 的模型大小超过了 170MB。

2. 推理速度：YOLOv5 在推理速度方面表现更出色。YOLOv5 使用了一系列的优化策略，包括模型剪枝、模型裁剪和模型量化等，使得推理速度大幅提升。与此相比，YOLOv4 的推理速度相对较慢。

3. 检测精度：YOLOv5 在一些常见的目标检测数据集上取得了与 YOLOv4 相当甚至更好的检测精度。这主要得益于 YOLOv5 引入的一些新的特性和改进，例如自适应卷积、PANet 等。

需要注意的是，以上的性能对比结果可能会因具体的实验设置、数据集和评估指标的选择而有所不同。此外，性能对比还可以根据具体任务需求和硬件资源进行调整。因此，在选择使用 YOLOv5 还是 YOLOv4 之前，建议对具体应用场景进行评估和实验验证。

相关问题

yolov5与yolov7性能对比

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，可以得出yolov5和yolov7在性能方面有一些区别。yolov5具有四种网络模型，灵活性较强，可以根据需求选择适当的模型。而yolov7在相同体量下比yolov5精度更高，速度快120%。在V100的GPU上，yolov7的速度达到56FPS，AP为55.9%。相比之下，yolov5在速度和精度方面可能稍逊一些。所以，如果对于速度和精度都有较高要求的话，yolov7可能是一个更好的选择。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov3、yolov4与yolov5性能对比](https://blog.csdn.net/duzhongqiang/article/details/113757403)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Yolov7论文讲解](https://blog.csdn.net/qq_45090597/article/details/127084005)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5和yolov4性能比较图

作为AI语言模型，我无法提供图像，但是下面是yolov5和yolov4的性能比较表格：

| 模型 | 输入尺寸 | 速度(FPS) | mAP@0.5 | 参数数量 |
| :--: | :------: | :-------: | :-----: | :------: |
| YOLOv5s | 640x640 | 140 | 0.416 | 7.3M |
| YOLOv5m | 640x640 | 110 | 0.467 | 21.4M |
| YOLOv5l | 640x640 | 82 | 0.483 | 47.3M |
| YOLOv5x | 640x640 | 57 | 0.495 | 87.5M |
| YOLOv4 | 608x608 | 65 | 0.579 | 63M |

可以看到，YOLOv5相比YOLOv4在速度和参数数量上都有所提升，但mAP@0.5还是略低于YOLOv4。需要根据具体应用场景选择使用哪个模型。