标签：YOLOv5 YOLOv4 MB 检测 YOLOV5 2020

2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉研究领域，

2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布，

2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布。

YOLOv5源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5

他们公布的结果表明，YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测；相较而言，YOLOv4 的基准结果是在 50 FPS 速度下得到的，

不仅如此，他们还提到「YOLOv5 的大小仅有 27 MB。」对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！而在准确度指标上，「YOLOv5 与 YOLOv4 相当」。

因此总结起来，YOLOv5 宣称自己速度非常快，有非常轻量级的模型大小，同时在准确度方面又与 YOLOv4 基准相当。

大家对YOLOV5命名是争议很大，因为YOLOV5相对于YOLOV4来说创新性的地方很少。不过它的性能应该还是有的，现在kaggle上active检测的比赛小麦检测前面的选手大部分用的都是YOLOV5的框架。

总结：

• YOLOv5在性能上稍弱于YOLOv4
• 但是在灵活性与速度上远强于YOLOv4
• 在模型的快速部署上具有极强优势

标签：YOLOv5,YOLOv4,MB,检测,YOLOV5,2020
来源： https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/118810168

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。