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【玩转yolov5】请看代码之参数管理及学习率调整
时间: 2024-08-12浏览次数：
YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信
YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态度，有的人对其持否定态度。在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。其实工业界往往更喜欢使用这些方法，而不是利用一个超级复杂的算法来获得较高的检测精度。本文将对YOLOv5检测算法中提出的改进思路进行详细的解说，大家可以尝试者将这些改进思路应用到其它的目标检测算法中。
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