YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5( 八 )
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YOLOv5：2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉研究领域 ， 2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布 ， 2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布 。
YOLOv5源代码：
他们公布的结果表明 ， 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；相较而言 ， YOLOv4 的基准结果是在 50 FPS 速度下得到的 ， 参阅：
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不仅如此 ， 他们还提到「YOLOv5 的大小仅有 27 MB 。 」对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB 。 这说明 YOLOv5 实在特别小 ， 比 YOLOv4 小近 90% 。 这也太疯狂了！而在准确度指标上 ， 「YOLOv5 与 YOLOv4 相当」 。
因此总结起来 ， YOLOv5 宣称自己速度非常快 ， 有非常轻量级的模型大小 ， 同时在准确度方面又与 YOLOv4 基准相当 。
大家对YOLOV5命名是争议很大 ， 因为YOLOV5相对于YOLOV4来说创新性的地方很少 。 不过它的性能应该还是有的 ， 现在kaggle上active检测的比赛小麦检测前面的选手大部分用的都是YOLOV5的框架 。 比赛链接：
1.V1 ， V2 ， V3参考地址：转载地址：
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