什么是YOLOv5：深入剖析这一流行目标检测器的内部特征
计算机视觉与模式识别
2024-07-31 v1
摘要
本研究对YOLOv5目标检测模型进行了全面分析，考察了其架构、训练方法和性能。研究探讨了关键组件，包括跨阶段部分网络（CSP）骨干和路径聚合网络（PANet）。本文回顾了该模型在各种指标和硬件平台上的性能。此外，研究还讨论了从Darknet到PyTorch的转变及其对模型开发的影响。总的来说，本研究深入分析了YOLOv5的能力及其在更广泛的目标检测领域中的地位，并解释了为何它成为资源受限边缘部署场景中的热门选择。
引用
@article{arxiv.2407.20892,
title = {What is YOLOv5: A deep look into the internal features of the popular object detector},
author = {Rahima Khanam and Muhammad Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20892},
year = {2024}
}