YOLOv5m: 中等版本,速度比s慢一些,但检测性能更好。 YOLOv5l: 大型版本,速度比m慢,但检测性能更好。 YOLOv5x: 最大版本,速度最慢,但是检测性能最好。 YOLOv5n: 中等版本,速度比m快一些,但检测性能更好。 需要注意的是,YOLOv5n是YOLOv5的最新版本,在YOLOv5s和YOLOv5m之间提供了一个折中的选择,它的检测...
•SAM模块:约0.2M个参数 •YOLOv5头部网络(包括检测头和分类头):约6.6M个参数 综上所述,YOLOv5n的总参数量约为82.7M个。 YOLOv5n与其他变种的对比 在YOLOv5系列中,不同变种的网络结构和参数量有所不同。下面是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x与YOLOv5n在参数量方面的对比: 变种 参数量 YOLOv5s...
精度:YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术,提高了检测精度,特别是在检测小型物体方面有显著提升。 通用性:YOLOv4 适用于多种任务,如行人检测、车辆检测、人脸检测等,具有较高的通用性。 模块化设计:YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展,便于进一步优化和适应不同场景。 缺点: 内存占用:YOLOv4...
yolov5n ,yolov5s , yolov5m , yolov5l , yolov5x ,yolov5-p6tutorial yolov4 yolov3 inequal net width and height batch inference support FP32,FP16,INT8 dynamic input size windows 10 ubuntu 18.04 L4T (Jetson platform) BENCHMARK x86 (inference time) ...
#model = YOLO("yolov5n.pt") # YOLOV5 nano: Model pre-trained on COCO base #model = YOLO("yolov5s.pt") # YOLOV5 small: Model pre-trained on COCO base #model = YOLO("yolov5m.pt") # YOLOV5 small: Model pre-trained on COCO base #model = YOLO("yolov5l.pt") # YOLOV5 small...
yolov5n 256 1.7 4.3 3.9 91.9 88.1 93.9 53.2 0.682 11.0 yolov5s 256 7.0 16.0 14.5 92.7 90.3 94.8 55.6 0.705 13.0 yolov5m 128 20.9 48.3 42.3 93.1 89.4 94.2 55.0 1.0098 16.8 yolov5l 64 46.2 108.3 92.9 93.1 88.8 94.3 55.0 1.751 25.6 yolov5x 32 86.2 204.8 173.2 92.6 89.4 94.5 55.4 3....
Android system; thirdly, the Neck of YOLOv5n was optimized by using the E-GFPN structure to enhance the feature fusion capability of the model; Finally, Focal EIoU loss function was used to replace the CIoU loss function of YOLOv5n to improve the model’s identification accuracy. The ...
图2 THP-YOLOv5整体架构 当使用VisDrone2021数据集训练模型时,使用数据增强策略(Mosaic和MixUp)发现YOLOv5x的结果远远好于YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l, AP值的差距大于1.5%。虽然YOLOv5x模型的训练计算成本比其他3种模型都要高,但仍然选择使用YOLOv5x来追求最好的检测性能。此外,根据无人机捕获图像的特点,对常用...
6月25日,Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本,其性能与YOLO V4不相伯仲,同样也是现今最先进的对象检测技术,并在推理速度上是目前最强。 从上图的结果可以看出,YOLO V5确实在对象检测方面的表现非常出色,尤其是YOLO V5s 模型140FPS的推理速度非常惊艳。
for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt']: detect() # 去除pt文件中的优化器等信息 strip_optimizer(opt.weights) else: detect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.