yolov5能從哪些方面改進？YOLOV5會通過數(shù)據(jù)加載器傳遞每一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加載器執(zhí)行三種數(shù)據(jù)增強:縮放、色彩空間調(diào)整和鑲嵌增強。yolov5用gpu的速度？深度模型的影響時間

yolov5能從哪些方面改進？

YOLOV5會通過數(shù)據(jù)加載器傳遞每一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)，同時增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加載器執(zhí)行三種數(shù)據(jù)增強:縮放、色彩空間調(diào)整和鑲嵌增強。

yolov5用gpu的速度？

深度模型的影響時間與計算硬件、CNN結(jié)構(gòu)和部署有關(guān)。yolov3在gtx1080ti下可以是50 ms每秒，MSSD分為v1、v2、v3。由于CNN的小結(jié)構(gòu)和深度方向的設(shè)計思想，它被廣泛應(yīng)用于端到端。我對樹莓派3b的影響在10fps左右，通過類似T

yolov5算法原理詳解？

原理詳解

YOLOv5是一種單級目標檢測算法。該算法在YOLOv4的基礎(chǔ)上，加入了一些新的改進思想，大大提高了其速度和精度。主要改進包括:

輸入:在模型訓(xùn)練階段，提出了一些改進思路，包括鑲嵌數(shù)據(jù)增強、自適應(yīng)錨盒計算和自適應(yīng)圖像縮放；

參考網(wǎng)絡(luò):融合了其他檢測算法中的一些新思想，主要包括:Focus結(jié)構(gòu)和CSP結(jié)構(gòu)；

頸網(wǎng):目標探測網(wǎng)往往在主干和最后一個頭輸出層之間插入一些層，Yolov5中加入了FPN PAN結(jié)構(gòu)；

頭部輸出層:輸出層的錨幀機制與YOLOv4相同，主要改進是訓(xùn)練時的損失函數(shù)GIOU_Loss和預(yù)測幀篩選的歐弟_nm。

yalov5是什么？

YOLOv5其實是YOLOv4的工程版。

v5版本并沒有在v4版本上進行大規(guī)模的改進和創(chuàng)新，所以有人稱v5為v4.5，v5或v4的版本改進如下:

1.數(shù)據(jù)增強。采用馬賽克數(shù)據(jù)增強，即從train的數(shù)據(jù)集中選取四幅圖片，在一幅大圖的一定范圍內(nèi)隨機選取中心點，在中心點的左上、左下、右上、右下放置一幅圖片。這是否在一定程度上增加了批量，四合一圖？當然，四張圖上的標簽也要相應(yīng)更新；

2.DropBlock機制。防止過擬合的常用方法是Dropout，即隨機殺死部分神經(jīng)元，DropBlock就是隨機殺死一個區(qū)域的神經(jīng)元。比如以前狗圖片眼睛一個像素刪除，現(xiàn)在整個眼睛刪除；

3、標簽平滑。讓標簽更平滑，才能讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不那么自信。