yolov8n、yolox-tiny、yoloxs、yolov3-tiny、yolov4-tiny、yolov7-tiny的parameters各是多少
时间: 2024-02-01 18:04:33 浏览: 51
对不起,我不知道 yolov8n、yolox-tiny、yoloxs、yolov3-tiny、yolov4-tiny、yolov7-tiny 这些模型的存在,因为它们不是常见的目标检测模型,也不是YOLO官方发布的模型。同时,模型参数的大小也会因模型结构、输入图像大小和训练数据等因素而异。如果您能提供更多信息,我会尽力回答您的问题。
相关问题
yolov5 add yolox-16cls
根据引用\[1\]中提到的实验结果,不同的YOLO框架在同一个数据集上训练出的结果差距很大。使用ultralytics公司出品的v5、v3框架训练的结果精度差距是合理的,但使用其他框架如Yolov4代码或YoloX框架训练的结果精度低20-30%,帧率也低。因此,为了进行对比实验,作者选择将YoloX结构移植到Yolov5框架中进行实现。
关于YoloX的改进,引用\[2\]中提到了YOLOX-PAI选择了YOLOv6的一些有用的改进,并与YOLOv6进行了比较。结果显示,与YOLOv6相比,YOLOX-PAI具有更快的速度和更好的mAP(平均精度),例如YOLOv6-tiny和YOLOv6-s模型分别加速了22%和13%,并获得了+0.2的mAP。引用\[3\]也提到了相同的结果。
根据你的问题,你想在yolov5中添加yolox-16cls。根据提供的引用内容,我无法找到关于yolox-16cls的具体信息。如果你能提供更多关于yolox-16cls的信息,我将尽力为你提供帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOX】用YOLOv5框架YOLOX](https://blog.csdn.net/g944468183/article/details/129559197)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOX-PAI: An Improved YOLOX, Stronger and Faster than YOLOv6](https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/126870122)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov7和yolov7-tiny如何选择
对于选择使用 YOLOv7 还是 YOLOv7-Tiny,可以根据以下几个因素进行考虑:
1. 目标检测的精度要求:YOLOv7 在准确性方面优于 YOLOv7-Tiny,因为它具有更深的网络结构和更多的卷积层。如果你对目标检测的精度有较高要求,建议选择 YOLOv7。
2. 实时性要求:YOLOv7-Tiny 是 YOLOv7 的轻量级版本,具有更少的卷积层和参数。相比之下,YOLOv7-Tiny 的推理速度更快,适合于实时目标检测应用。如果你对实时性要求较高,可以选择 YOLOv7-Tiny。
3. 计算资源限制:YOLOv7 相对于 YOLOv7-Tiny 需要更大的计算资源和显存,因为它的网络结构更复杂。如果你的计算资源有限,可以考虑使用 YOLOv7-Tiny。
综上所述,如果你对目标检测的精度要求较高且有足够的计算资源,建议选择 YOLOv7;如果你对实时性要求较高或者计算资源有限,可以选择 YOLOv7-Tiny。
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