yolov5s6.pt和yolov5s.pt

yolov5s6.pt和yolov5s.pt是两个不同的模型文件。根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，yolov5s6是在更大的图像尺寸(1280x1280)下训练得到的预训练模型，而yolov5s是在较小的图像尺寸下训练得到的预训练模型。这意味着yolov5s6在处理更大尺寸的图像时可能具有更好的性能，但在中间那张图中，yolov6漏检了一根领带，可能表明yolov5s.pt在某些情况下可能会更准确。此外，根据引用\[2\]的内容，yolov5s.pt和yolov5s6.pt在转换成onnx之后大小一致，这也印证了它们之间的结构上的相似性。因此，选择使用哪个模型取决于具体的应用场景和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov6训练自己的数据记录+yolov5对比测试](https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/125487783)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【目标检测】YOLOv5分离检测和识别](https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/127675236)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]