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yolov5目標檢測論文 YOLOv5 與 Yolov4 相當嗎？
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YOLOv5 與 Yolov4 相當嗎？
而在準確度指標上，「YOLOv5 與 YOLOv4 相當」。 因此總結起來，YOLOv5 宣稱自己速度非常快，有非常輕量級的模型大小，同時在準確度方面又與 YOLOv4 基準相當。
為什么yolov5 模型對 8 倍下采樣輸出的特征圖負責對小目標進行檢測？
YOLOv5 模型對 8 倍下采樣輸出的特征圖負責對小目標進行檢測，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] 。 而數據集中小于 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小目標的檢測能夠包含幾乎整個數據集。
如何在yolov5中輸出預測結果？
在 YOLOv5 中一共由三張?zhí)卣鲌D負責輸出預測結果，其中大尺度特征圖的尺寸為 80×80，主要用于預測小目標。 中等尺度的特征圖尺寸為 40×40，主要用于預測中等目標。 小尺度特征圖尺寸 20×20，主要用于預測大目標。
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，即出現一些定位上的失誤，還會出現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 中的數據不均衡問題，有兩個種改進方法，一是在訓練的損失函數中加入一些高級損失函數如 Focal loss，另外一種是在訓練時期對訓練數據使用數據增強。