YOLOv5是YOLO系列的一个延申,其网络结构共分为:input、backbone、neck和head四个模块,yolov4和yolov5的主要区别就在于这四个模块:Yolov5在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;在backbone端使用了Focus结构与CSP结构;在neck端添加了FPN+PAN结构;在head端改进了训练时的损失函数,使用GIOU_Lo...
yolov5 和yolov4之间的区别: 数据增强: YOLO V4使用了上图中多种数据增强技术的组合,对于单一图片,除了经典的几何畸变与光照畸变外,还创新地使用了图像遮挡( Random Erase,Cutout,Hide and Seek,Grid Mask…
YOLO v4 与其他 SOTA 目标检测器的对比结果,并在速度和准确性上都优于最快和最精准的检测器。