yolov5和yolov5-seg
时间: 2023-09-16 12:10:39 浏览: 102
YOLOV5-seg实现实例分割+目标检测任务
Yolov5和Yolov5-seg都是基于深度学习的目标检测算法,但是它们的应用场景稍有不同。
Yolov5是一种轻量级的目标检测算法,采用的是基于特征金字塔网络(FPN)和类似于RetinaNet的焦点损失(Focal Loss)的单阶段检测器。它可以在高精度的同时保持实时性能,适用于需要快速、准确检测大量目标的场景,如自动驾驶、物体计数等。
Yolov5-seg则是在Yolov5的基础上进行了改进,用于目标检测的同时进行语义分割。它采用的是实例分割的方法,可以将目标的轮廓分割出来,同时对每个实例进行分割,适用于需要对特定物体进行分割的场景,如医学图像分析、无人机航拍等。
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