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是什么#xff1f;yolov5系列最小的模型#xff0c;s是small。 适合什么情况下使用#xff1f;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#xff1a;速度最快#xff0c;准确率最低。 输入分辨率#xff1a;通常为640x640
# Param…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] # P5/32yolov5m
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] # P5/32yolov5x
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。
