YOLOv5 基于神经架构搜索提升目标检测性能.docx
需积分: 1 74 浏览量
2023-04-24
10:37:06
上传
评论
收藏 209KB DOCX 举报
YOLOv5
基于神经架构搜索提升目标检测性能
I. 引言
A. 目标检测的重要性和应用场景
随着计算机视觉和人工智能技术的发展，目标检测成为计算机视觉领域中一个重要的研
究方向。目标检测是指在图像或视频中识别并定位感兴趣的目标物体，它在人类生产生活中
有着广泛的应用，例如自动驾驶、智能安防、医学影像分析、机器人导航等领域。
然而，由于目标物体的种类和尺寸各异，背景复杂多变，加之实时性和准确性等要求，目标
检测仍然是一个具有挑战性的问题。为了应对这些挑战，研究者们提出了许多目标检测算法，
并取得了一定的成果。
其中，YOLOv5 作为 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，通过采用神经架构搜索技术，成
功地提升了目标检测的性能，成为了当今目标检测领域的一大研究热点。本文旨在对 YOLOv5
的算法原理和实验结果进行深入研究，并探讨其在实际应用中的表现和潜力。
B. YOLOv5 的背景和意义
YOLOv5 是 YOLO 系列目标检测算法的最新版本，于 2020 年发布。它是 YOLOv4 的升级
版，通过采用神经架构搜索技术，成功地提升了目标检测的性能和速度。相比于 YOLOv4，
YOLOv5 在目标检测精度、速度和模型大小等方面都取得了显著的进展，成为了目标检测领
域的一大突破。
剩余13页未读，继续阅读
资源评论
