admin 管理员组文章数量: 887040
yolov5模型s,l,m,x的区别
yolov5s
是什么?
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
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
yolov5m
是什么?
yolov5系列中等的模型,m是medium。
适合什么情况下使用?
适合有一定计算能力的设备。
速度和准确率:
速度中,准确率中。
yolov5l
是什么?
yolov5系列较大的模型,l是large。
适合什么情况下使用?
适合较强计算能力的设备。
速度和准确率:
速度慢,准确率较高。
输入分辨率:
通常为896x896
之前用Yolonas的large版,3050显卡的设备连接网络摄像头进行检测,很卡。摄像头上面的时间,两秒左右才跳一下。所以该模型适合3050以上的显卡。
yolov5 l的yaml文件
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
yolov5x
是什么?
这是 YOLOv5 系列中最大的模型。“x” 代表 “extra large”(超大)。
适合什么情况下使用?
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。
速度和准确率:速度最慢,准确率最高。
YOLOv5n
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 在保持较快速度的同时,提供适用于边缘设备的准确度。
版权声明:本文标题:yolov5模型s,l,m,x的区别 内容由网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:http://www.freenas.com.cn/jishu/1725678130h874857.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论