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YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet,尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较,但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测。 YOLOV5都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,色彩空间调整和马赛克增强。 有意思的是,有媒体报道,YOLO V5的作者Glen Jocher正是Mosaic Augmentation的创造者,他认为YOLO V4性能巨大提升很大程度是马赛克数据增强的功劳,也许是不服,他在YOLO V4出来后的仅仅两个月便推出YOLO V5,当然未来是否继续使用YOLO V5的名字或者采用其他名字,首先得看YOLO V5的最终研究成果是否能够真正意义上领先YOLO V4。 但是不可否认的是马赛克数据增强确实能有效解决模型训练中最头疼的“小对象问题”,即小对象不如大对象那样准确地被检测到。
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YOLO v5 全套代码实现 (200个子文件)
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