yolv5有哪些轻量化模型

yolov5有以下几个轻量化模型：

1. yolov5s：参数量为7.1M，推理速度为140FPS。

2. yolov5m：参数量为21.4M，推理速度为65FPS。

3. yolov5l：参数量为47.7M，推理速度为40FPS。

4. yolov5x：参数量为87.7M，推理速度为24FPS。

其中，yolov5s是最轻量化的模型，适合在轻量级设备上进行目标检测任务。而yolov5x则是最复杂的模型，性能最好，但需要更大的计算资源。

相关问题

yolv5混淆矩阵的意思

YOLV5 是一个目标检测算法，混淆矩阵是评估该算法性能的一种常用指标。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于比较预测结果与真实标签之间的差异。在目标检测任务中，混淆矩阵通常是一个 N × N 的矩阵，其中 N 表示目标类别的数量。

混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示对应类别的样本数量。对角线上的元素表示正确分类的样本数量，非对角线上的元素表示错误分类的样本数量。通过分析混淆矩阵，可以计算出模型的准确率、召回率、精确率等评估指标，以评估模型对各个类别的分类性能。

yolv5输出中心点坐标

YOLOv5输出的中心点坐标可以通过检测框的边界框坐标计算得到。对于每个检测框，边界框坐标通常表示为左上角点 (x1, y1) 和右下角点 (x2, y2)。中心点坐标 (x, y) 可以通过以下公式计算：

x = (x1 + x2) / 2
y = (y1 + y2) / 2

其中，x 表示水平方向的中心点坐标，y 表示垂直方向的中心点坐标。通过这种方式，可以获得每个检测框的中心点坐标。