YOLOv5学习_yolov5的图片是如何resize的-程序员宅基地

技术标签： yolov5 python 机器学习人工智能深度学习tensorflow

YOLOv5学习总结

转载：首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 转载网站：https://blog.csdn.net/weixin_38842821/article/details/108544609
将yolov3-v5的变化讲的很清楚，思路很清晰，值得花时间好好从头到尾读一遍。

训练效果

先贴结果，自己试了组工牌胸牌检测（yolov5s)，100个epoch的[email protected] 达到0.95，效果真的不错,检测速度也很快，一张图0.009s（2080TI),cpu上速度待测试，yolov5其他模型待测试。

前言

YOLOv4出来后不久，又出现了YOLOv5，虽然作者没有放上和YOLOv4的直接测试对比，但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。

很多人考虑到YOLOv5的创新性不足，对算法是否能够进化，称得上YOLOv5而议论纷纷。

但既然称之为YOLOv5，也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5的网络结构和v3、v4相比，不好可视化，导致很多人看YOLOv5看的云里雾里。

网络结构可视化

为了方便对比，顺便把yolov3和v4的网络结构图贴出来

yolov3

(yolov3的特点后续更新)
yolov3网络结构图

yolov4

简单提两句，yolov4在yolov3的基础上增加了近两年的研究成果

输入端采用mosaic数据增强
Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式。（cspnet减少了计算量的同时可以保证准确率）
Mish函数为M i s h = x ∗ t a n h ( l n ( 1 + e x ) ) Mish = x * tanh(ln(1+e^x))Mish=x∗tanh(ln(1+ex))

本文链接：https://blog.csdn.net/my_share/article/details/112969196

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