摘要：
Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。 YOLO v5四个版本的算法性能图 YOLO v5s的框架图 Mosaic数据增强 Mosaic是参考CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片 阅读全文
摘要：
YOLO V1 大致框架：只用一次就可以检测物体的目标检测。YOLOv1借助了GoogleNet的思想，使用了22层卷积层和两层全连接层来进行目标检测。首先是将整张图片传入给神经网络，借助全局的特征更好的进行目标检测任务。 优点： YOLO v1将检测视为回归问题，因此处理图像的流程非常简单、直接。 阅读全文