yolov5相对于yolov4的改进
时间: 2023-09-30 21:09:29 浏览: 14
YoloV5相对于YoloV4的改进主要包括以下几个方面:
1. 更快的速度:YoloV5采用了新的架构,使得检测速度更快,相比YoloV4,在相同的条件下可以获得更高的检测速度。
2. 更精确的检测:YoloV5在骨干网络和检测头方面都进行了优化,在更少的迭代次数下获得了更好的检测精度。
3. 更高的推理效率:YoloV5采用了一种新的推理引擎,大大提高了推理效率和硬件利用率。
4. 更小的模型体积:YoloV5在模型结构和参数方面都进行了优化,相比YoloV4可以将模型体积缩小数倍,减少了模型存储和运算成本。
相关问题
yolov7相对于yolov4的改进
很抱歉,目前并没有yolov7这个版本,yolov5是最新的版本。但是,yolov5相对于yolov4有很多改进,包括以下几点:
1.骨干网络的改进:yolov5采用了CSPNet作为骨干网络,相比于yolov4的DarkNet,CSPNet具有更高的精度和更快的速度。
2.特征金字塔的改进:yolov5采用了FPN特征金字塔结构,可以更好地处理不同尺度的目标。
3.更高的检测精度:yolov5在COCO数据集上的mAP比yolov4高了3个百分点左右。
4.更快的检测速度:yolov5相比于yolov4在速度上有了很大的提升,可以实现实时检测。
5.更小的模型体积:yolov5相比于yolov4的模型体积更小,可以更方便地部署到移动设备等场景中。
yolov6相对于yolov5的改进
Yolov6 相对于 Yolov5 的改进主要包括以下几个方面:
1. 更快的速度:Yolov6 在保持精度的情况下,相对于 Yolov5 有了更快的推理速度。
2. 更高的精度:Yolov6 在保持速度的情况下,相对于 Yolov5 有了更高的检测精度。
3. 更小的模型尺寸:Yolov6 相对于 Yolov5 有了更小的模型尺寸,可以在更小的设备上运行。
4. 更好的鲁棒性:Yolov6 在处理复杂场景时,相对于 Yolov5 有了更好的鲁棒性,可以更好地应对各种复杂情况。
总之,Yolov6 相对于 Yolov5 在速度、精度、模型尺寸和鲁棒性等方面都有了显著的改进。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)