yolov5提高fps改进
时间: 2023-11-30 07:43:03 浏览: 66
根据提供的引用内容,YOLOv5的FPS可以通过EfficiCL-NMS改进点进行提高。具体步骤如下:
1. 下载EfficiCL-NMS源代码并解压缩。
2. 将EfficiCL-NMS文件夹中的nms.pyx文件复制到yolov5/models文件夹中。
3. 在yolov5/models文件夹中的nms.py文件中添加以下代码:
```python
from .nms import boxes as nms_boxes
```
4. 在yolov5/models文件夹中的yolo.py文件中找到以下代码:
```python
boxes = non_max_suppression(prediction[..., :4], conf_thres, iou_thres, classes=classes, agnostic=agnostic_nms)
```
并将其替换为以下代码:
```python
boxes = nms_boxes(prediction[..., :4], conf_thres, iou_thres, classes=classes, agnostic=agnostic_nms)
```
5. 运行改进后的YOLOv5代码即可提高FPS。
相关问题
yolov5yolov7改进实战
YOLOv7是YOLOv5的改进版本,它在实战中引入了一些新的特性和优化。首先,YOLOv7扩展了高效率程增强专注力互联网,称之为Extended-ELAN (通称E-ELAN)。这个扩展主要对数量 (Cardinality) 进行了拓展 (Expand)、乱序 (Shuffle)、合拼 (Merge cardinality),以提升互联网学习的能力,同时保持了初始梯度方向途径的稳定性。此外,YOLOv7在速度和精度方面超过了目前已知的所有检测器。最高模型的AP值达到了56.8%,并且具有30FPS的速度。Yolov7-E6检测器更进一步,达到了56FPS的速度和55.9%的AP值,超过了其他基于transformer的检测器和基于卷积的检测器。此外,YOLOv7的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动GPU和从边缘到云端的GPU设备。除了架构优化之外,研究团队还专注于训练过程的优化,并提出了一些优化模块和方法,以提高目标检测的准确性而不增加推理成本。综上所述,YOLOv7在实战中通过引入新的特性和优化,提高了目标检测的能力,达到了更好的速度和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7和yolov5对比有哪些优势?yolov7改进-yolov7详解](https://blog.csdn.net/suikui/article/details/127632784)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
简述yolov5的改进
YOLOv5是YOLO系列的最新版本,相较于YOLOv4,其主要改进如下:
1. 更强的检测性能:YOLOv5在COCO数据集上的mAP达到了84.0,比YOLOv4提高了大约10个百分点。
2. 更快的速度:YOLOv5在相同的性能下,比YOLOv4、RetinaNet等其他一些检测模型更快。在GPU上的推断速度可以达到140FPS。
3. 更小的模型尺寸:YOLOv5的模型尺寸比YOLOv4小了近90%,同时保持了相同的性能。
4. 更多的数据增强方式:YOLOv5引入了CutMix、Mosaic等数据增强方式,提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
5. 更简单的结构:YOLOv5的网络结构相比YOLOv4更加简单,减少了一些不必要的复杂度,提高了模型的可训练性和可调节性。