yolov5提出时间

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是由英国人工智能研究者Jorge Carbonell和Alexey Bochkovskiy在2020年10月首次发布的深度学习物体检测算法。它是YOLO系列的最新版本，旨在提高检测速度和准确度。YOLOv5是在YOLOv4的基础上进行了优化和改进。如果你对YOLOv5的具体细节或发展史感兴趣，我可以提供更多信息。

相关问题

yolov8提出的时间

YOLOv4是由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao等人于2020年提出的目标检测算法。它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，相比于之前的版本，YOLOv4在准确性和速度方面都有显著的提升。

YOLOv4的提出时间是2020年。它在目标检测领域取得了很大的突破，成为了当时最先进的目标检测算法之一。YOLOv4采用了一系列创新的技术，包括CSPDarknet53网络结构、SAM模块、PANet特征融合模块等，这些技术的引入使得YOLOv4在准确性和速度上都有了显著的提升。

yolov5 yolov3

Yolov5和Yolov3是目标检测算法中的两个版本。Yolov5是Yolov3的后续版本，由俄罗斯的Alexey大神开发。Yolov3是在2018年提出的，而Yolov5则是在Yolov3之后不久问世。

Yolov3和Yolov5都是通过使用深度学习的方法来实现目标检测任务。它们都采用了基于卷积神经网络的架构，通过将输入图像分割为不同的网格，并对每个网格预测目标的位置和类别。Yolov3和Yolov5都具有较高的实时性能，能够在较短的时间内处理大量的图像。

然而，Yolov5相对于Yolov3来说在性能上有所提升。举例来说，在COCO数据集上，当两者的FPS（每秒处理的帧数）相同时，Yolov4的平均准确率（AP）约为43，而Yolov3则为33，Yolov4相较于Yolov3有了10个百分点的提升。这意味着Yolov5能够更准确地检测和识别目标。

总结来说，Yolov5是在Yolov3的基础上进行改进和优化的目标检测算法，具有更高的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解](https://blog.csdn.net/qq_15615505/article/details/114005146)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]