Yolov4 与yolov5的区别

已于 2022-10-26 16:22:32 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 深度学习 人工智能 pytorch
于 2022-08-28 15:00:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126569916
本文探讨了Yolov4和Yolov5在数据增强、网络结构、优化器选择、激活函数及损失函数等方面的异同。Yolov5简化了数据增强策略，使用了adam和sgd优化器，而Yolov4引入了dropBlack并采用ciouloss，提供更好的训练效果。

yolov4与yolov5 都采用了数据增强的方式。
都采用了cspDarknet53进行
都采用PANET作为Neck来聚合特征

不同：
v5中采用了更少的数据增强， 缩放，Mosaic， 色彩空间调整
v4 中还引入了dropBlack等

v5优化器采用了adam和sgd， v4采用sgd

v5 采用leakyReLU和sigmoid ， v4采用leakyReLU和mish，复杂度较高

v5中使用Giouloss ， v4 采用ciouloss ， ciouloss 训练效果更好

v5采用了加权nms

YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析
AI天才研究院
07-03 1755
在深度学习和计算机视觉领域，物体检测是研究的核心之一。从早期基于全连接层的算法如R-CNN系列到如今流行的轻量级检测器如SSD、Faster R-CNN以及单阶段检测器如YOLO系列，算法一直在追求更高的精度、速度和实时性之间的平衡。其中，YOLO (You Only Look Once) 系列因其在端到端物体检测上的优势而备受关注。YOLOv5架构主干网络（Backbone）: 利用GhostNet或CSPDarknet等先进网络结构。特征融合。
YOLOv4 与 YOLOv5
2402_85799538的博客
10-18 1000
YOLOv5 提供了多个模型规模选项，包括 YOLOv5s（small），YOLOv5m（medium），YOLOv5l（large）和 YOLOv5x（extra large），适合不同的计算资源环境。虽然 YOLOv5 的很多概念沿用了 YOLOv4 的设计思路，但其通过 PyTorch 框架的实现简化了开发和部署流程，并且在移动端、嵌入式设备等对计算资源要求较高的场景中，展示了较为优异的表现。：在某些高精度要求的任务中，YOLOv5 的精度可能略逊于 YOLOv4，特别是在复杂的场景下。
yolov4与yolov5的区别
YMilton的专栏
09-02 2万+
不同点： 1. yolov4采用了较多的数据增强方法(图像增强方法(Data Augmentation)_YMilton的专栏-优快云博客,博客中方法都使用)，而yolov5进行了3中数据增强：缩放、色彩空间调整与Mosaic数据增强。 2. yolov5锚点框是基于训练数据集自动学习的，而yolov4没有自适应锚点框。 3. yolov5采用的激活函数包括leakyReLU和Sigmoid，yolov5的中间隐藏层使用的是leakyReLU激活函数，最后的检测层使用的是Sigmoid激活函数。而y
OpenCV与YOLO的区别和关系
最新发布
CGlgq123的博客
09-27 463
OpenCV与YOLO是计算机视觉领域的两个重要概念，但定位不同。OpenCV是一个全面的开源计算机视觉库，提供图像处理、视频分析等基础功能；而YOLO是一种专注于目标检测的深度学习算法，以速度快著称。两者常配合使用，OpenCV负责图像预处理，YOLO执行高效检测。OpenCV适合初学者入门计算机视觉，YOLO则需要一定深度学习基础，但通过OpenCV的dnn模块也能方便部署。二者互补而非竞争，共同构成了计算机视觉开发生态的重要组成部分。
yolov4和yolov5详解
frighting_ing的博客
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YOLOv4 YOLOv4的三大贡献： 设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快而精准的模型。 验证了很多近几年 SOTA 的深度学习目标检测训练技巧。 修改了很多 SOTA 的方法， 让它们对单GPU训练更加高效，例如 CmBN，PAN，SAM等。 作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two-stage的检测网络，相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器 作者也对多
一文读懂YOLO V5 与 YOLO V4
浩瀚之水的专栏
03-08 7608
YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLO V4却悄无声息地来了。Alexey Bochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection的文章。YOLO V4是YOLO系列一个重大的更新，其在COCO数据集上的平均精度(AP)和帧率精度(FPS)分别提高了10% 和12%，并得到了Joseph Redmon
YOLO5相对于YOLO4的改进
LarsGyonX的博客
03-04 6230
1、Data Augmentation YOLO V4使用了多种数据增强技术的组合，对于单一图片，使用了几何畸变，光照畸图像，遮挡(Random Erase，Cutout，Hide and Seek，Grid Mask ，MixUp)技术，对于多图组合，作者混合使用了CutMix与Mosaic 技术。除此之外，作者还使用了Self-Adversarial Training (SAT)来进行数据增强。 YOLOV5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
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解_江南研习社-优快云博客_深入浅
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04-04
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YOLOv5相比YOLOv4在小物体检测、计算性能和实时性能方面都有很大的提升。它引入了新的改进，如更高效的模型结构、更强大的自适应金字塔池化(APo)、改进的图像增强和基于尺度的数据增强(SDE)等等。 ...
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数据增强： v4：几何畸变，光照畸变，图像遮挡，CutMix+Mosaic，SAT，Class label smoothing v5：几何畸变，光照畸变，Mosaic、anchors free 网络结构 Backbone:CSPDarknet53 Neck:PANET+SPP Head:三个特征层的输出 激活函数 v4：Leaky RuLU+sigmoid v5：Mish optim v4：SGD v5：较小的数据集：Adam 较大的数据集：SGD loss v4：CIOU v5：GIOU.
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xd_wjc的博客
02-26 3063
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07-26 2411
目标检测：YOLO v4、YOLO v5与YOLO v6理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz与优快云博主路人贾的目标检测相关博文总结。
YOLOv3 -＞ YOLOv4 -＞ YOLOv5的改进（tricks）
m0_52785249的博客
05-14 5363
YOLO系列内容 简介 YOLOv4的原创部分 CSPDarknet-53 Mosaic数据增强 SAT自对抗训练 PAN结构 ★★★个人理解（add和concat） YOLOv4一些tricks的应用 遗传算法 SPP模块 Mish激活函数 Dropblock 补充trick SE module YOLOv5主要应用的tricks 自适应图片缩放 CSP ★★★个人理解（残差模块和CSP的区别） CIOU 参考资料
Yolov3与Yolov4结构对比及入门详解
4. YOLOv3与YOLOv4的比较：YOLOv4通过使用一系列先进的技术，相比于YOLOv3，在不同任务和数据集上均展现出了更好的性能，特别是在速度与准确率的平衡方面。例如，在同样的硬件条件下，YOLOv4可能比YOLOv3有更快的...
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