yolov5s.pt和yolov5n.pt哪个好

### 模型性能对比

YOLOv5系列中的不同版本主要通过调整网络结构参数来实现不同的精度和推理速度平衡。对于YOLOv5s（small）与YOLOv5n（nano），两者的主要区别在于模型大小以及由此带来的计算复杂度差异。

#### 参数量与FLOPs
- **YOLOv5s**具有相对较多的卷积层和通道数，这使得其拥有更高的表达能力，能够捕捉更复杂的特征模式[^1]。
- **YOLOv5n**则大幅减少了网络层数和每层的滤波器数量，从而极大地降低了模型尺寸和所需的浮点运算次数(FLOPs)，适合资源受限环境下的部署应用。

#### 推理时间
由于YOLOv5n简化了架构设计并削减了许多冗余组件，所以在实际测试过程中往往表现出更快的速度特性。然而具体数值会受到硬件条件的影响，比如GPU型号、CPU频率等因素都会影响最终的结果。

#### 准确率表现
尽管YOLOv5n为了追求极致轻量化而牺牲了一定程度上的检测准确性，但在许多场景下仍然保持了令人满意的识别效果；相比之下，YOLOv5s凭借更为丰富的内部表示形式，在各类评测指标上普遍优于前者，特别是在处理细粒度目标分类任务时优势明显。

import torch
from yolov5 import YOLOv5

model_s = YOLOv5('yolov5s.pt')
model_n = YOLOv5('yolov5n.pt')

def compare_models(image_path):
    img = torch.zeros((1, 3, 640, 640))
    
    pred_s = model_s(img)[0]
    pred_n = model_n(img)[0]

    print(f"Prediction results on {image_path}:")
    print("YOLOv5s:", pred_s)
    print("YOLOv5n:", pred_n)

compare_models('test_image.jpg')