从模型训练过程损失曲线上看,YOLOv8n/s/m/l/x这5个不同尺寸大小的模型训练过程的收敛速度相差不大;【val验证集训练曲线逐渐平滑代表训练过程基本收敛】 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x > YOLOv8s > YOLOv8n。 从训练结果的性能精度上看,YOLOv8m/l/x这三种模型的训练结果精度相差不大,并没有出现随...
yolov5系列最小的模型,s是small。适合什么情况下使用?适合在计算资源有限的设备上使用。如移动设备或边缘设备。速度和准确率:速度最快,准确率最低。输入分辨率:通常为640x640 # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # 控制模型的深度 width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anch...
YOLOv5s是YOLOv5的最小版本,它具有最少的层和最小的计算复杂度,因此它的模型大小也是最小的。而YOLOv5n是YOLOv5的较新版本,在模型结构和性能方面都比YOLOv5s有所提升,因此它的模型大小比YOLOv5s要大。 需要注意的是,模型大小并不一定与模型的性能成正比。虽然YOLOv5n的模型大小比YOLOv5s大,但是它的检测性能...
参数量是衡量一个模型大小的指标之一,因此在此文中,我们将围绕 Yolox-s 的参数量及其相关内容进行详细展开。 要讨论 Yolox-s 的参数量,我们首先需要了解 Yolox-s 的网络结构。Yolox-s 的网络结构是由特征提取网络、特征融合模块、头部网络和目标检测、分割等模块组成的。特征提取网络采用 CSPDarknet53 作为骨干...
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个3x3 卷积，最终调整到仅仅增加一点点参数，YOLOX 在 s,m,l,x 模型速度上的轻微下降也全源自于...
YOLOX 的模型及训练配置模板文件位于./yolox/exp/yolox_base.py,对于VOC格式的数据可以仿照./exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py进行修改 1. 更换 yolox_m、yolox_l、yolox_x 及其他模型 YOLOX的github相应的预训练权重如下: fromyolox.expimportExpasMyExp# 如果其余参数不需要修改的话可以只...
(5)模型大小与数据增强策略 作者发现,在不同规模的模型上,合适的增强策略是不同的。虽然对YOLOX-L应用混合可以使AP提高0.9%,但对于YOLOX-Nano这样的小模型,最好减弱这种增强作用。 具体地说,「在训练小模型YOLOX-S、YOLOX-TINY和YOLOX-Nano时,我们去掉了MixUp增强,削弱了马赛克。这样的改进将YOLOX-Nano的AP...
YOLOX在非常小的模型尺寸方面表现仍然非常优异：Tiny and Nano detectors 合适的增广策略会随模型大小而...