yolov5目标检测论文 YOLOv5 与 Yolov4 相当吗？
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YOLOv5 与 Yolov4 相当吗？
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。
为什么yolov5 模型对 8 倍下采样输出的特征图负责对小目标进行检测？
YOLOv5 模型对 8 倍下采样输出的特征图负责对小目标进行检测，这意味着如果实例的像素大小小于 8×8 将会很难被检测到 [23] 。 而数据集中小于 8×8 的实例一共有 16560 个，而像素尺寸小于 4×4 的实例只有 1200 个，显然采用 4 倍下采样的特征图负责小目标的检测能够包含几乎整个数据集。
如何在yolov5中输出预测结果？
在 YOLOv5 中一共由三张特征图负责输出预测结果，其中大尺度特征图的尺寸为 80×80，主要用于预测小目标。 中等尺度的特征图尺寸为 40×40，主要用于预测中等目标。 小尺度特征图尺寸 20×20，主要用于预测大目标。
如何解决yolov5模型的定位不精确问题？
YOLOv5 模型在检测一些密集小物体时，存在定位不精确的问题，即出现一些定位上的失误，还会出现将背景错误的判别为物体或者多个物体被判别成一个物体的问题。 针对图 3.1 中的数据不均衡问题，有两个种改进方法，一是在训练的损失函数中加入一些高级损失函数如 Focal loss，另外一种是在训练时期对训练数据使用数据增强。