yolov5网络框架和Yolov4的差别
时间: 2023-10-10 16:07:11 浏览: 39
YOLOv5是YOLO系列最新版本的目标检测模型,与YOLOv4相比,有以下几个方面的改进:
1. 更加高效的网络结构:YOLOv5采用了类似于EfficientNet的网络结构设计思路,即使用轻量化的网络结构,同时增加网络深度和宽度。这样可以在保持高准确率的同时,提高模型的运行速度。
2. 更加准确的检测结果:YOLOv5引入了Mosaic数据增强技术,可以将多张图片拼接成一张大图,从而增加数据样本的多样性。此外,YOLOv5还引入了Self-Adversarial Training(SAT)技术,能够帮助模型更好地学习到难以检测的目标。
3. 更加灵活的模型训练方式:YOLOv5支持多种不同的训练方式,包括单GPU、多GPU、分布式训练等,训练过程更加灵活,同时也能够更好地利用现有的计算资源。
总体来说,YOLOv5相较于YOLOv4在性能和效率方面都有了较大的提升,是一个非常优秀的目标检测模型。