在YOLOv5中,S、M、L、X是用来表示不同的检测器尺寸或大小的标签。它们指的是YOLO检测器的不同变体,其主要区别在于其基础网络架构和输入图像的分辨率。 以下是它们的具体含义: 1. YOLOv5s(Small):这是YOLOv5中的最小尺寸变体。它具有相对较小的模型尺寸和输入图像分辨率,适用于低功耗设备或资源受限的环境。 2....
YOLOv5x:这是 YOLOv5 系列中最大的模型。“x” 代表 “extra large”(超大)。YOLOv5x 在准确度方面表现最好,但检测速度最慢。适用于需要极高准确度的任务,且具有强大计算能力(如 GPU)的设备。 YOLOv5n:这是 YOLOv5 系列中的一个变体,专为 Nano 设备(如 NVIDIA Jetson Nano)进行优化。YOLOv5n 在保持较...
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一个流行的实时目标检测模型,它在计算机视觉领域被广泛应用于各种任务,如物体检测、图像分割和跟踪。YOLOv5由Ultralytics开发,继承了YOLO(You Only Look Once)系列模型的快速和高效特点,同时在模型性能和易用性方面进行了多项改进。 ● 得益于官方示例的完整,可以直接借鉴官...
1、使用darknet训练处的YOLOv3权重文件的大小一般在200M+左右,这对于在应用阶段做模型加载的时候时间非常的长,因此我们项目组打算对训练好的模型做裁剪,就是把一些不必要的卷积核及其参数删除掉,(删除的原则就是设置一阈值,当小于某一个阈值的时候踢出该卷积核和对应的参数),在此基础对裁剪完成后的权重文件重新fin...