YOLOv5和YOLOX网络结构分析及计算机视觉应用

最新推荐文章于 2025-04-06 08:34:12 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IpyVariable/article/details/132886872
本文详细解析了YOLOv5和YOLOX这两个目标检测算法的网络结构，包括YOLOv5的CSPDarknet和YOLOX的YOLOX-Nano与YOLOX-Darknet组件。这些算法因其高效、准确和实时性在计算机视觉领域广泛应用，如实时目标检测、车辆识别和行人检测等。

YOLOv5和YOLOX网络结构分析及计算机视觉应用

YOLOv5和YOLOX是当前计算机视觉领域中两个备受关注的目标检测算法，具有高效、准确和实时的特点。本文将对它们的网络结构进行解析，并探讨它们在计算机视觉领域的应用。

一、YOLOv5网络结构

YOLOv5是YOLO（You Only Live Once）系列算法的第五个版本，相比于之前的版本，在网络结构、模型大小和速度方面进行了改进。YOLOv5使用了一种新的网络结构，称为CSPDarknet，它采用了Cross-Stage Partial Network连接来提高模型的性能。

下面是YOLOv5的网络结构示意图：

import torch
import torch.nn as nn

class Conv(nn.Module):
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YOLOv5和YOLOX网络结构解析及计算机视觉应用
IbcVue的博客
09-17 469
综上所述，YOLOv5和YOLOX是计算机视觉领域中常用的目标检测模型，它们具有高效、准确和实时性的特点，并在各种计算机视觉应用中得到广泛应用。例如，在目标检测任务中，可以使用YOLOv5或YOLOX来检测图像或视频中的多个目标，并给出它们的边界框和类别标签。YOLOv5和YOLOX是两个在计算机视觉领域广泛使用的目标检测模型，它们具有高效、准确和实时性的特点。它将融合后的特征图映射到不同尺度的网格上，并通过置信度和边界框回归来预测目标的位置和类别。它通过置信度和边界框回归来预测目标的位置和类别。
【YOLOX】用YOLOv5框架YOLOX
晴明大大的创作中心
03-15 2778
竟与ultralytics公司出品的v5、v3框架跑出的结果精度能低20-30%，帧率低的离谱。并且YOLOX也是一样结果。最近在跑YOLO主流框架的对比实验，发现了一个很奇怪的问题，就是同一个数据集，在不同YOLO框架下训练出的结果差距竟然大的离谱。我使用ultralytics公司出品的v5、v3框架跑出的结果精度差距是合理的，然而用。以上配置完之后，其他操作与训练Yolov5步骤一致，最终训练出来的效果，要比原YoloX训练结果好不少，看起来更加合理，与Yolov5训练结果差距也是在合理范围内。
yolov5 VS yoloX VS yolov8
weiyuhaodashabi的博客
01-30 9942
实验笔记
【目标检测】yolov5与yolox对比
qq_40373651的博客
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yolov5 yolox-DarkNet53 yolox-SPP 输入端 Mosaic 自适应锚框计算 自适应图片放缩 Mosaic MixUp (注：epoch=15时这两种数据增强方式关闭，由于这种增强效果更好，ImageNet的预训练无意义) 增加了EMA权值更新 Cosine学习率机制 增加了RandomHorizantalFlip,ColorJitter,多尺度数据增...
YOLOv5和YOLOX网络结构解析与计算机视觉
IpyVariable的博客
09-20 500
计算机视觉领域一直在不断推动物体检测算法的发展，其中YOLOv5和YOLOX是两个备受关注的目标检测模型。本文将分别对YOLOv5和YOLOX的网络结构进行解析，并提供相应的源代码示例。综上所述，YOLOv5和YOLOX都是基于YOLO系列思想的目标检测模型，在计算机视觉领域具有重要的应用价值。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。YOLOX是另一个近期提出的目标检测模型，它在YOLOv4的基础上进行了改进，旨在提供更高的检测精度和更快的推理速度。
YoloAll是yolo所有版本的集合。你用YoloAll来测试yolov_yolov_yolox_yolox_fast
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yolov5：PyTorch中的YOLOv5> ONNX> CoreML> TFLite
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该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiLU（）激活，记录， 集成。 2020年8月13日： ：nn.Hardswish（）激活，数据自动下载，本机AMP。 2020年7月23日： ：改进了模型定义，培训和mAP。 2020年6月22日： 更新：新的刀头，减少的参数，提高的速度和mAP 。 2020年6月19日： 作为新的默认设置，用于较小的检查点和更快的推断 。 预训练的检查站 模型 尺寸 AP VAL AP测试 AP 50 速度V100 FPS V100 参数 玻璃纤维 640 36.8 36.8
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03-09
yolo_基于Mxnet实现的YOLOv3目标检测算法
聊聊YOLOv5、YOLOX、Nanodet
billyhhzh的博客
11-05 9157
YOLOv5大家应该很熟悉了 YOLOX 在 YOLO 系列的基础上做了一系列工作，其主要贡献在于：在 YOLOv3 的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA 样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。 此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本.
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weixin_43662553的博客
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yolo全家桶；yolo系列专题讲解,通俗易懂的yolo v1, v2 ,v3 ,v4 ,v5 , yolox
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*免责声明: 1\此方法仅提供参考 2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径. 3* 场景一:yolo v1 场景二:yolo v2 场景三:yolo v3 场景四:yolo v4 强推---->通俗易懂的YOLO系列（从V1到V5）模型解读！ … 场景一:yolo v1 <map 63.4 , fps 45> yolo v1论文地址 YOLO v1论文详解 单阶段算法–YOLOv1详解 Yolo三部曲解读——Yolov1 1.1 物体检测 1.2 实现方法 1.3 网络结构
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04-06 307
PP-YOLOE（PaddlePaddle YOLO Evolved）是由百度推出的基于YOLO系列的物体检测模型，属于。
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解
浩瀚之水的专栏
03-10 1975
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。 当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。 从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗，然后不久又出现了Yolov5。 而到了2021年，就在大家质疑Yolo系列该如
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