yolov5基于yolact的改动

根据提供的引用内容，我们可以得出以下结论：

YOLOv5基于YOLOv4进行了改进，而YOLOv4则是基于YOLOv3进行了改进。YOLOv5在YOLOv4的基础上引入了一些新的特性和改动，其中包括：

1. 网络结构改进：YOLOv5采用了CSPDarknet53作为主干网络，相比于YOLOv4的Darknet53，CSPDarknet53具有更高的效率和准确性。

2. 数据增强改进：YOLOv5引入了YOLOX中的一些数据增强技术，例如Mosaic增强。但在训练的最后10个epoch中，关闭了Mosaic增强操作，以提高精度。

3. 配置文件改动：根据引用所述，YOLOv5的配置文件与YOLOv8的配置文件相比，改动较小。具体改动内容需要参考YOLOv5和YOLOv8的配置文件进行对比。

综上所述，YOLOv5基于YOLOv4进行了改进，引入了新的网络结构、数据增强技术，并对配置文件进行了一些小的改动。

相关问题

yolov5中evolve如何改动

在YOLOv5中，evolve是指模型的进化算法，用于自动调整模型的超参数以提高性能。根据引用[2]中的信息，Glenn Jocher原本计划发表关于YOLOv5的论文，但由于其他人在YOLOv5的基础上进行了改动并发表了一系列文章，导致YOLOv5的技术被零散地发表到各个文章中。因此，Glenn Jocher决定放弃继续开发YOLOv5的进化算法。

所以，目前的情况下，YOLOv5的evolve部分并没有被改动。如果你想对YOLOv5的进化算法进行改动，你可以参考YOLOv5的代码，并在train.py中修改对应属性的默认值，如引用[3]所示。你可以根据自己的需求修改数据信息、网络结构信息、权重文件以及批量大小等参数来进行训练。

yolov9结构相比于yolov7的改动

YOLOv9是对YOLOv7的继承和发展，它是YOLO系列中的最新版本。相较于YOLOv7，YOLOv9有以下几个主要的改动和改进：

1. **网络深度增加**：YOLOv9采用了更深的网络架构，增加了更多的卷积层，这通常可以提升模型的特征提取能力，有助于更精确的对象检测。

2. **更大尺度的输入处理**：YOLov9支持更大的输入尺寸，这使得模型能够处理更高分辨率的图像，有利于细节捕捉。

3. **更多Anchor设计**：为了适应不同大小的目标检测，YOLOv9继续采用多层次的Anchor机制，生成更多种类的Anchor来匹配物体的多种尺寸。

4. **数据增强策略升级**：可能会优化数据增强技术，如更广泛的随机变换，以提高模型对复杂场景的鲁棒性。

5. **Mosaic训练策略**：类似于Mosaic数据集合成方法，可能也被应用到训练过程中，通过拼接多个小图进行训练，进一步提升泛化能力。

6. **EfficientNet backbone**：YOLOv9可能会考虑使用EfficientNet等新型网络结构作为基础，这种结构结合了深度、宽度和分辨率，提供更好的性能。

7. **精度与速度平衡**：在保持高检测精度的同时，可能也着重于提升实时性和模型大小的优化，以便在各种设备上部署。