YOLOv5相对于YOLOv4的改进之处
时间: 2023-03-08 14:18:43 浏览: 30
YOLOv5相比YOLOv4在小物体检测、计算性能和实时性能方面都有很大的提升。它引入了新的改进,如更高效的模型结构、更强大的自适应金字塔池化(APo)、改进的图像增强和基于尺度的数据增强(SDE)等等。
相关问题
yolov5相对于yolov4的改进
Yolov5 相对于 Yolov4 的改进主要包括以下几点:
1. 更快的速度:Yolov5 的速度比 Yolov4 快了约 2-3 倍。
2. 更准确的检测:Yolov5 的检测精度比 Yolov4 更高。
3. 更高的鲁棒性:Yolov5 在处理一些具有挑战性的场景或物体类别时表现更好。
4. 更加灵活的架构:Yolov5 支持不同的目标检测任务,包括单类别、多类别、混合尺度等。
5. 更小的模型大小:相同精度下,Yolov5 的模型大小比 Yolov4 小了很多。
总的来说,Yolov5 在速度、精度、鲁棒性等方面都有了显著的改进,是一个非常优秀的目标检测算法。
yolov7相对于yolov4的改进
很抱歉,目前并没有yolov7这个版本,yolov5是最新的版本。但是,yolov5相对于yolov4有很多改进,包括以下几点:
1.骨干网络的改进:yolov5采用了CSPNet作为骨干网络,相比于yolov4的DarkNet,CSPNet具有更高的精度和更快的速度。
2.特征金字塔的改进:yolov5采用了FPN特征金字塔结构,可以更好地处理不同尺度的目标。
3.更高的检测精度:yolov5在COCO数据集上的mAP比yolov4高了3个百分点左右。
4.更快的检测速度:yolov5相比于yolov4在速度上有了很大的提升,可以实现实时检测。
5.更小的模型体积:yolov5相比于yolov4的模型体积更小,可以更方便地部署到移动设备等场景中。