480x854和360x640是几比几

480x854和360x640都是9:16的宽高比例。其中，480x854的分辨率比360x640更高，因此在相同的录像时间内，它将会占用更多的存储空间和处理能力。如果你的设备性能较好，并且需要更高质量的视频输出，你可以选择480x854分辨率；如果你的设备性能较弱或者需要更小的视频文件大小，你可以选择360x640分辨率。需要注意的是，选择不同的分辨率可能会对视频的清晰度和流畅度产生影响，因此你需要根据实际需要和设备性能进行选择。

相关问题

yolov5x和yolov5s的区别

### 回答1：
yolov5x和yolov5s是两种不同的物体检测模型，它们的主要区别在于模型的大小和性能。yolov5x是一种更大的模型，具有更高的精度和更好的性能，但需要更多的计算资源和更长的训练时间。yolov5s则是一种更小的模型，具有更快的推理速度和更低的计算成本，但精度可能会稍微降低一些。因此，选择哪种模型取决于具体的应用场景和需求。

### 回答2：
目前，YOLOV5系列已经推出了三个版本：YOLOV5S、YOLOV5M和YOLOV5L。除了官方发布的三个版本之外，一些开发者还推出了YOLOV5X版本。这些不同版本的YOLO的区别在于它们在检测精度和速度之间的平衡点不同，适用于不同的应用和场景。

YOLOV5S和YOLOV5X是YOLOV5系列中性能最为强劲的两个版本。它们之间的区别主要在于以下几个方面。

1.网络结构

YOLOV5S采用的是轻量级的网络结构，它包含3个卷积层，10个残差块和3个上采样层。而YOLOV5X则采用更为庞大的网络结构，它包含8个卷积层，30个残差块和4个上采样层。

2.网络输入尺寸

YOLOV5S的输入尺寸为640x640，而YOLOV5X的输入尺寸为640x640、1280x1280、1920x1920等多个尺寸。这意味着YOLOV5X在处理大型图片时具有更高的精度和更快的检测速度。

3.模型大小

由于使用了更为庞大的网络结构，YOLOV5X的模型大小比YOLOV5S要大得多。YOLOV5S的大小约为27.7MB，而YOLOV5X的大小则为168.5MB。

4.检测精度

由于网络结构和模型大小的差异，YOLOV5X在检测精度上比YOLOV5S更高。YOLOV5X在COCO数据集上的mAP为55.7，而YOLOV5S的mAP为51.6。

5.检测速度

YOLOV5S和YOLOV5X在检测速度上也存在一定的差异。YOLOV5S的运行速度相对较快，每秒可处理40-60帧图片，而YOLOV5X的速度要慢一些，每秒只能处理20-30帧图片。

综上所述，YOLOV5X在精度方面比YOLOV5S更加卓越，但是在速度和模型大小方面则要逊于YOLOV5S。因此，选择哪个版本的YOLOV5取决于具体的应用场景和需求。

### 回答3：
Yolov5x和Yolov5s是目标检测算法Yolov5的两种不同版本。它们之间的最大区别在于模型的大小和速度。

Yolov5s是速度和精度都表现优秀的轻量级模型。它由785万个参数组成，速度快速度处理60 fps（每秒处理60张图片），精度也比较高，mAP达到的达到了90.2%。Yolov5s适用于需要快速执行的实时应用，例如交通监控和智能手机应用等。

Yolov5x是一个更为复杂和庞大的模型。它由8900万个参数组成，是Yolov5s的近10倍。它可以处理非常大的数据集，速度慢于Yolov5s，但精度更高，mAP达到了95.3%。Yolov5x适用于需要更高精度的应用，例如人脸识别和安全监控等。

总之，Yolov5s和Yolov5x都是先进的目标检测模型，但它们的重点略有不同。如果您需要速度快的实时应用程序，则Yolov5s是一个不错的选择。如果您对精度和性能有较高的要求，则Yolov5x是更好的选择。

使用海思3519平台，将一张640X360的图片填充为一张640X640的图片

对于海思3519平台，你可以使用它的图像处理库来对图像进行填充。以下是一个使用海思3519平台进行图片填充的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include "mpi_sys.h"
#include "mpi_vb.h"
#include "mpi_isp.h"

#define SRC_WIDTH 640     // 原始图像宽度
#define SRC_HEIGHT 360    // 原始图像高度
#define DST_WIDTH 640     // 目标图像宽度
#define DST_HEIGHT 640    // 目标图像高度
#define FILL_COLOR 255    // 填充颜色

int main() {
    int ret;
    VB_BLK vbSrcImage, vbDstImage;
    ISP_IMAGE_INFO_S stSrcImageInfo, stDstImageInfo;

    // 初始化系统资源
    ret = HI_MPI_SYS_Init();
    if (ret != HI_SUCCESS) {
        printf("系统初始化失败\n");
        return ret;
    }

    // 初始化视频缓冲区
    ret = HI_MPI_VB_Init();
    if (ret != HI_SUCCESS) {
        printf("VB初始化失败\n");
        HI_MPI_SYS_Exit();
        return ret;
    }

    // 创建原始图像缓冲区
    ret = HI_MPI_VB_AllocateCache(SIZE_ALIGN(SRC_WIDTH * SRC_HEIGHT * 2, 16), &vbSrcImage);
    if (ret != HI_SUCCESS) {
        printf("原始图像缓冲区创建失败\n");
        HI_MPI_VB_Exit();
        HI_MPI_SYS_Exit();
        return ret;
    }

    // 创建目标图像缓冲区
    ret = HI_MPI_VB_AllocateCache(SIZE_ALIGN(DST_WIDTH * DST_HEIGHT * 2, 16), &vbDstImage);
    if (ret != HI_SUCCESS) {
        printf("目标图像缓冲区创建失败\n");
        HI_MPI_VB_ReleaseBlock(vbSrcImage);
        HI_MPI_VB_Exit();
        HI_MPI_SYS_Exit();
        return ret;
    }

    // 设置原始图像信息
    memset(&stSrcImageInfo, 0, sizeof(ISP_IMAGE_INFO_S));
    stSrcImageInfo.u32Width = SRC_WIDTH;
    stSrcImageInfo.u32Height = SRC_HEIGHT;
    stSrcImageInfo.enPixFmt = PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420;

    // 设置目标图像信息
    memset(&stDstImageInfo, 0, sizeof(ISP_IMAGE_INFO_S));
    stDstImageInfo.u32Width = DST_WIDTH;
    stDstImageInfo.u32Height = DST_HEIGHT;
    stDstImageInfo.enPixFmt = PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420;

    // 填充原始图像数据
    memset((HI_U8 *)HI_MPI_SYS_Mmap(vbSrcImage), FILL_COLOR, SRC_WIDTH * SRC_HEIGHT * 2);

    // 填充目标图像数据
    memset((HI_U8 *)HI_MPI_SYS_Mmap(vbDstImage), FILL_COLOR, DST_WIDTH * DST_HEIGHT * 2);

    // 调用ISP库的图像处理函数进行图像填充
    ret = HI_MPI_ISP_ProcessImage(vbSrcImage, &stSrcImageInfo, vbDstImage, &stDstImageInfo);
    if (ret != HI_SUCCESS) {
        printf("图像填充失败\n");
    }

    // 释放图像缓冲区
    HI_MPI_VB_ReleaseBlock(vbSrcImage);
    HI_MPI_VB_ReleaseBlock(vbDstImage);

    // 退出系统资源
    HI_MPI_VB_Exit();
    HI_MPI_SYS_Exit();

    return ret;
}

这段代码使用了海思3519平台提供的 `mpi_sys.h`、`mpi_vb.h` 和 `mpi_isp.h` 头文件以及相关函数来进行图像填充。首先，它初始化了系统资源和视频缓冲区。然后，它创建了原始图像缓冲区和目标图像缓冲区，并设置了图像信息，包括宽度、高度和像素格式。接下来，它使用指定的颜色填充原始图像数据和目标图像数据。最后，它调用ISP库的图像处理函数来进行图像填充。最后，释放图像缓冲区并退出系统资源。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据实际情况进行修改和适配，确保正确使用海思3519平台的图像处理库。