看github上显示的他们的参数量不同，但是他们的参数量变化时体现在哪里呢？ 看起来主干网络也都是一样的。
请问一下yolov5中的s，m，l，x分别都是什么区别呢？
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影醉阏轩窗 2021-08-14 09:35关注- 源码build参数的时候有解释，看不懂英文去知乎上很多解释的。
- sml代表网络的深度/宽度比例，用来控制模型大小
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- 2022-01-26 12:53回答 1 已采纳 可以参考一下我的博文yolov5配置以及使用
- 2022-05-09 21:51回答 1 已采纳 1.可以先从Python的语法学起，对Python有一个简单的了解2.从找一个基于Yolov5的小项目，跟着做一下，熟悉一下操作，代码3.找机器学习和深度学习，还有目标检测相关的知识，补齐自己的知识空
- 2021-05-01 08:46回答 1 已采纳 你好，请问你解决这个问题了吗，能否教一下咋计算yolov5的map
- 2023-03-21 21:39zootopia20169172的博客 YOLOv5 的不同变体（如 YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 和 YOLOv5n）表示不同大小和复杂性的模型。这些变体在速度和准确度之间提供了不同的权衡，以适应不同的计算能力和实时性需求。适用于需要极高准确度的...
- 2022-04-12 20:30回答 1 已采纳 argparse模块里面的imgsz参数你没加上吗，原本应该有默认值的才对，你可以输出一下opt.imgsz看下图片大小对不对
- 2021-04-13 13:54回答 10 已采纳 https://github.com/Zzh-tju/yolov5 参考下这个有对比的图 u版本的默认GIOU
- 2022-02-28 14:24回答 1 已采纳 根据返回结果吧。返回结果中如果包含人 和 车，就处理，否则就不处理
- 2024-04-03 01:21蓝易云的博客 如果你的设备有足够的计算资源，并且你需要最好的性能，那么你可能需要选择超大型版本的模型。...YOLOv5模型的s、l、m、x版本之间的主要区别在于其模型的大小和复杂度，这影响了模型的性能和计算资源的使用。
- 2022-04-27 17:05回答 1 已采纳 蓝色框都是配置文件，红色 参数应该是训练集类别的名字，也就是第0类有帮助望采纳，谢谢1！
- 2022-05-21 14:16回答 1 已采纳 cuda0,指的是你gpu的编号，就是说使用的是你的第0张显卡。一般用一张显卡都是这样的。
- 2022-02-15 14:01回答 2 已采纳 应该是临时文件夹路径中有中文，导致读取失败，试试此贴中的方案：https://blog.csdn.net/datao3022/article/details/109186403
- 2023-10-30 11:08毕竟是shy哥的博客 假如我选择的配置文件是yolov8.yaml,我想选择m大小的模型,则train.py中的yaml参数指定为ultralytics/models/v8/yolov8m.yaml即可。 同理,如果我想指定s大小的模型,则train.py中的yaml参数指定为ultralytics/models/...
- 2023-01-14 20:03Zhijun.li@Studio的博客 YOLOv8（n/s/m/l/x）&YOLOv7(yolov7-tiny/yolov7/yolov7x)&YOLOv5（n/s/m/l/x）不同模型参数/性能对比（含训练及推理速度）
- 2024-02-08 12:17【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅...
- 2023-12-22 09:23天天代码码天天的博客 C# Onnx Yolov8 Detect yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l、yolov8x 对比
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