简单介绍一下yolov5的发展史
时间: 2023-09-23 11:06:09 浏览: 178
YOLOv5 是基于YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的最新版本,其发展史可以简述为以下几个阶段:
1. YOLOv1:YOLOv1 是最初的 YOLO 算法,于2015年提出,是第一个端到端的实时目标检测算法。该算法通过将图像分成 S*S 个网格,每个网格预测 B 个边界框和它们对应的类别概率,从而实现目标检测。
2. YOLOv2:2016年,YOLOv2 发布,相比 YOLOv1,YOLOv2 在准确率上有了较大提升。YOLOv2 采用了一些新的技术,如卷积核大小的多尺度选择、BN 层、Anchor Boxes 等,从而使其检测速度更快、准确率更高。
3. YOLOv3:2018年,YOLOv3 发布,其主要改进在于引入了 FPN(Feature Pyramid Network)和多尺度预测等技术,从而在准确率和速度上都有了提升。此外,YOLOv3 还引入了 Bag of Freebies 和 Bag of Specials 等技术,使其检测效果更加优秀。
4. YOLOv4:2020年,YOLOv4 发布,是 YOLO 系列中最为先进的算法。YOLOv4 在网络结构、数据增强、优化器等方面做了大量的改进,从而在 COCO 数据集上取得了 State-of-the-art 的性能。
5. YOLOv5:2020年,YOLOv5 发布,是 YOLO 系列的最新版本。YOLOv5 通过采用 CSPNet、PANet 等技术,使得网络参数更少、速度更快、准确率更高,同时还支持多种检测模式,如单张图片检测、视频流检测、摄像头实时检测等。
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