yolov5訓(xùn)練電腦配置要求？電腦配置要求：配置電腦配置：GTX1660Ti，i59400工具：anaconda，pycharm環(huán)境：CUDAv11.0，cudnn-11.0-windows-x64-

yolov5訓(xùn)練電腦配置要求？

電腦配置要求：配置

電腦配置：GTX1660Ti，i59400

工具：anaconda，pycharm

環(huán)境：CUDAv11.0，cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39

yolo5特點(diǎn)？

特點(diǎn)：yolov5有點(diǎn)兒相似EfficientNet網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計規(guī)則，（鍵入、寬度、深度）

yolov5用gpu的速度？

深多少模型inference時間跟計算硬件、CNN結(jié)構(gòu)、防御部署方法都有吧關(guān)系，yolov3在gtx1080ti下可以50mspersecond,mssd分v1，v2，v3，的原因CNN結(jié)構(gòu)較小，且在設(shè)計上按結(jié)構(gòu)depthwise的設(shè)計思路，被越來越廣泛用于端側(cè)進(jìn)行可以使用，我在樹莓派3b上inference在10fps左右，而類似的速度框架這個可以比較有效提高inference速度。

yalov5是什么？

YOLOv5其實(shí)就是YOLOv4的工程化的版本。

v5版本卻沒對v4版本參與小規(guī)模的改進(jìn)創(chuàng)新，所以才有人稱v5是v4.5。v5或是是v4的版本再改進(jìn)我覺的是幫一下忙幾點(diǎn)：

1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)。區(qū)分了馬賽克數(shù)據(jù)加強(qiáng)，那就是從train的數(shù)據(jù)聚集你選四張圖片，在一張大圖上的當(dāng)然范圍必掉選擇類型中心點(diǎn)，在中心點(diǎn)的左上，左下，右上，右下放置一張圖片。這樣的話做在一增強(qiáng)了batchsize，四合二為一圖片嗎?？隙?，四張圖片上面的label也再做相對應(yīng)的更新；

2、DropBlock機(jī)制。以免過擬合很廣泛的方法就是Dropout，即任務(wù)道具干掉一些神經(jīng)元，DropBlock則是必掉殺了一片黑域的神經(jīng)元。的或，前是把狗狗圖片的眼睛一個像素點(diǎn)刪除后了，現(xiàn)在是整個眼睛都刪除后了；

3、LabelSmoothing。讓標(biāo)簽光潔一些，目的是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不這樣的話自傲。

yolov5包含多少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

yolov5主要注意是一種目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，它乾坤二卦了多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如比較經(jīng)典的vgg或是darknet等。