YOLOv5官方发布的代码中，检测网络共有四个版本，依次为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 。其中YOLOv5s是“深度”和“特征图宽度”均最小的网络，另外三种可以认为是在其基础上，进行了加深、加宽。
看一下YOLOv5各个版本，在 COCO 数据集中的性能对比：
| Model | size (pixels) | mAPval 0.5:0.95 | mAPtest 0.5:0.95 | mAPval 0.5 | Speed V100 (ms) | params (M) | FLOPs 640 (B) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5s | 640 | 36.7 | 36.7 | 55.4 | 2.0 | 7.3 | 17.0 | |
目录 一、项目介绍 二、项目结构 三、准备数据 1.数据标注 2.数据转换格式 四、执行训练 1.anchors文件 2.标签文件 3.预训练模型 4.训练
项目地址：[https://pjreddie.com/darknet/yolo/][https_pjreddie.com_darknet_yolo] [https_pjre
前言 主流分类神经网络有 AlexNet、 ResNet、VGG等；YOLO是否能它特点和核心竞争力呢？有的，YOLO网络用于目标检测速度很快，准确率也不错；而且随着YO
前言 YOLOv3模型比之前的模型复杂了，但是精度也提高了。YOLOv3最大的变化包括两点：使用残差模型和采用FPN架构。YOLO2曾采用passthrough结构来检测
效果图 ![20210325163047725.png_pic_center][] ![2021032516351188.png_pic_center][] ![2021
[Keras\_Yolov3 实现人脸检测][Keras_Yolov3] [Keras_Yolov3]: https://blog.csdn.net/weixin_3810
我用的这个： [https://github.com/BossZard/rotation-yolov5][https_github.com_BossZard_rotation
前言 YOLOv5官方发布的代码中，检测网络共有四个版本，依次为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 。其中YOLOv5s是“深度”和“特征图宽
每个格子同类物体出现两个候选框，通过nms，选取最大的一个。 在训练之前，先在ImageNet上进行了预训练，其预训练的分类模型采用图8中前20个卷积层，然后添加一个aver
红太狼
傷城~
小灰灰
不念不忘少年蓝@
桃扇骨
小鱼儿
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