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本文深入探讨YOLOv5的网络结构，包括输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算和自适应图片缩放，Backbone中的Focus结构和CSP结构，以及Head部分的CIOU损失函数和NMS非极大值抑制。 通过源码逐行注解和实践教程，全面解析YOLOv5，助你掌握目标检测模型的改进与优化技巧。 吼吼！ 终于来到了 YOLOv5 啦！ 首先，一个热知识：YOLOv5没有发表正式论文哦~ 为什么呢？ 可能YOLOv5项目的作者Glenn Jocher还在吃帽子吧，hh. 【写论文必看】 深度学习纯小白如 …

Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是 Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x 四个模型。 学习一个新的算法，最好在脑海中对 算法网络的整体架构 有一个清晰的理解。 但比较尴尬的是， Yolov5代码 中给出的网络文件是 yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的 cfg 不同。 因此无法用 netron工具 直接可视化的查看网络结构，造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。 比如下载了 Yolov5的四个pt格式 的权重模型： 大白在 《深入浅 …

2025年1月23日 · YOLOv5是Ultralytics团队推出的高效目标检测模型，包含**Nano (n)、Small (s)、Medium (m)、Large (l)**四个主要版本。 各版本通过调整网络深度与宽度，平衡检测精度与推理速度，满足不同硬件平台的部署需求。 注：测试环境为NVIDIA T4 GPU，输入分辨率640x640，FP16精度3.1.1 通道数变化Focus层：检测头通道：计算影响：精度与速度的平衡关系图（图表/曲线图示）5.2 模型优化技巧5.2.1 量化压缩5.2.2 网络剪枝六、版本_yolov5n.

本文将全面阐述yolov5目标检测使用教学，首先是配置yolov5的运行环境以及yolov5的代码下载，然后教学如何制作自己的目标检测数据集以及如何利用yolov5加载该数据集进行目标检测模型训练，最后教学如何通过yolov5加载训练好的模型进行目标检测以达到检测自己想 ...

Ultralytics YOLOv5 🚀 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost performance and flexibility.

2025年3月29日 · YOLOv5, the fifth iteration of the revolutionary "You Only Look Once" object detection model, is designed to deliver high-speed, high-accuracy results in real-time. Built on PyTorch, this powerful deep learning framework has garnered immense popularity for its versatility, ease of use, and high performance.

5 天之前 · Ultralytics YOLOv5u is an advanced version of YOLOv5, integrating the anchor-free, objectness-free split head that enhances the accuracy -speed tradeoff for real-time object detection tasks. Unlike the traditional YOLOv5, YOLOv5u adopts an anchor-free detection mechanism, making it more flexible and adaptive in diverse scenarios.

2023年8月20日 · YOLOv5是基于anchor的目标检测网络，虽然YOLOv5实现了自适应锚框计算，不过了解anchor有助于我们深入理解YOLOv5。 anchor（锚框）就是在图像上预设好的不同大小，不同长宽比的参照框。 anchor是由Faster-RCNN提出的，anchor解决了scale和aspect ratio变化范围大的问题，即将单元格的预测框空间划分为了几个子空间，降低模型学习难度。

本篇文章是对Yolo-v5的一个总结，全文一共分为四个部分。第一个部分主要介绍Yolo-v5的结构以及相对于之前版本的一些改进；第二部分是对Yolo-v5代码主要部分的解读，包括如何更换backbone的细节；第三部分给出了两…