YOLOv5 與 Yolov4 相當(dāng)嗎？

而在準(zhǔn)確度指標(biāo)上，「YOLOv5 與 YOLOv4 相當(dāng)」。 因此總結(jié)起來，YOLOv5 宣稱自己速度非常快，有非常輕量級的模型大小，同時在準(zhǔn)確度方面又與 YOLOv4 基準(zhǔn)相當(dāng)。

為什么yolov5 模型對 8 倍下采樣輸出的特征圖負責(zé)對小目標(biāo)進行檢測？

YOLOv5 模型對 8 倍下采樣輸出的特征圖負責(zé)對小目標(biāo)進行檢測，這意味著如果實例的像素大小小于 8×8 將會很難被檢測到 [23] 。 而數(shù)據(jù)集中小于 8×8 的實例一共有 16560 個，而像素尺寸小于 4×4 的實例只有 1200 個，顯然采用 4 倍下采樣的特征圖負責(zé)小目標(biāo)的檢測能夠包含幾乎整個數(shù)據(jù)集。

如何在yolov5中輸出預(yù)測結(jié)果？

在 YOLOv5 中一共由三張?zhí)卣鲌D負責(zé)輸出預(yù)測結(jié)果，其中大尺度特征圖的尺寸為 80×80，主要用于預(yù)測小目標(biāo)。 中等尺度的特征圖尺寸為 40×40，主要用于預(yù)測中等目標(biāo)。 小尺度特征圖尺寸 20×20，主要用于預(yù)測大目標(biāo)。

如何解決yolov5模型的定位不精確問題？

YOLOv5 模型在檢測一些密集小物體時，存在定位不精確的問題，即出現(xiàn)一些定位上的失誤，還會出現(xiàn)將背景錯誤的判別為物體或者多個物體被判別成一個物體的問題。 針對圖 3.1 中的數(shù)據(jù)不均衡問題，有兩個種改進方法，一是在訓(xùn)練的損失函數(shù)中加入一些高級損失函數(shù)如 Focal loss，另外一種是在訓(xùn)練時期對訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)增強。

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