yolov5-5.0 val

引用中提到，由于yolov5没有论文，我们将yolov5-5.0v的Backbone称为C3Net。而引用中提到，yolov5-5.0v的P6模型具有4个输出层P3、P4、P5和P6，分别对应着8、16、32和64的步长，其中P6/64层用于检测更大的物体，最适合在更高的分辨率下训练。因此，所有的P5模型在640的分辨率下训练，而所有的P6模型在1280的分辨率下训练。
关于yolov5-5.0v的val数据，我没有找到具体的引用内容。但是可以通过参考中的博客文章来了解更多关于yolov5-5.0版本的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【目标检测-YOLO】YOLOv5-5.0v-数据处理（第三篇）](https://blog.csdn.net/hymn1993/article/details/123664708)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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