yolov5原理江大白
时间: 2023-10-05 18:08:05 浏览: 137
yolov5原理和实现全解析
Yolov5是一种目标检测算法,它是Yolov4的后续版本,是由ultralytics团队开发的。Yolov5在网络架构上进行了一些改进和创新,目的是提高检测精度和速度。
Yolov5的网络结构主要包括骨干网络、特征金字塔网络和检测头。骨干网络采用CSPDarknet53,这是一种轻量级的网络结构,它在保持模型效果的同时减少了计算量。特征金字塔网络用于提取不同尺度的特征,以便检测不同大小的目标。检测头则负责预测目标的类别和位置。
Yolov5的网络结构可以根据需要选择不同的版本,包括Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x。这些版本在模型大小和检测性能之间取得了平衡,用户可以根据具体任务的要求选择适合的版本。
与Yolov4相比,Yolov5在网络架构上进行了一些改进,使得在保持较高的检测精度的同时,提高了推理速度。此外,Yolov5的轻量化改造和剪枝技术也可以参考Yolov5的设计方式,以进一步减小模型的尺寸和计算量。
参考文献:
大白,《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》
ultralytics,Yolov5官方代码
大白,《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》
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