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…
在相关论文中,研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器,发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下,速度是 EfficientDet 的二倍!此外,与 YOLOv3 相比,新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。 许多特征可以提高 CNN 的准确率,然而真正实行起来,还需要在大型数据集上对这些特征组合进行实际测...