YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型,YOLO 家族一直有着旺盛的生命力,从YOLO V1一直到“V5”,如今已经延续五代,凭借着不断的创新和完善,一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。
目前,YOLO V4还没有退热,YOLO V5已经发布!间隔发布时间还不到50天。而这一次的YOLO V5是完全基于PyTorch实现的!所以它受益于已建立的PyTorch生态系统;支持更简单,部署更容易。
YOLO V5在中国国内街景监控上的实测,包含了YOLO V5 s/m/l/x四种不同权重:
测试视频来自B站@才疏学浅的小白
作为一个更广为人知的研究框架,在YOLO V5上进行迭代可能更容易。我们来看一下YOLO V5的优势:
这是YOLO系列中第一个使用PyTorch;
YOLO V5极快,每个图像的推理时间快至0.007秒,每秒140帧(FPS);
YOLO V5十分准确,全面的性能改进而又不损失准确性;
YOLO V5很小,权重文件为27兆字节,可以更轻松地部署到嵌入式设备。
YOLOV5都会通过数据加载器传递每一批训练数据,并同时增强训练数据。数据加载器进行三种数据增强:缩放,色彩空间调整和马赛克增强。
那么,YOLO V5和之前的系列有何区别?YOLO V5的核心模块又有哪些?
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