yolov5lite改进

Yov5 Lite在几个方面进行了改进。首先，它采用了一种新的缩放填充策略来处理图片的长宽比不同的问题。作者认为，在实际使用中，很多图片的长宽比是不同的。因此，在缩放和填充后，两端的黑边大小也会不同。为了避免信息冗余，影响推理速度，Yolov5 Lite尽量减少填充的量，以提高推理速度。

其次，Yolov5 Lite仍然使用了与Yolov5相同的Anchor计算方式。在YOLO算法中，针对不同的数据集，会设置固定的Anchor。这些Anchor用于预先定义不同尺度的边界框，以便在目标检测中更准确地定位对象。

如果你想使用Yolov5 Lite，你可以克隆Yolov5 Lite的代码并下载COCO数据集的预训练权重。具体步骤如下：
1. 克隆Yolov5 Lite的代码库：使用以下命令克隆代码库：
$ git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite
2. 切换到代码库目录：使用以下命令进入代码库目录：
$ cd YOLOv5-Lite
3. 安装所需的依赖库：使用以下命令安装代码库所需的依赖库：
$ pip install -r requirements.txt
4. 处理数据集格式：根据你的需求，对数据集进行适当的格式处理，以便在Yolov5 Lite中使用。

这样，你就可以开始使用Yolov5 Lite进行目标检测了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有...](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/123415119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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