為什麼這篇yolov5比較鄉民發文收入到精華區：因為在yolov5比較這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者wargods8402 (維尼X維尼)看板DataScience標題[討論] 關於Yolov5的...
如題，
日前又有某個單位發出了新的YOLO V5，
甚至是號稱可以達到140FPS的辨識速度。
在FB上也看到了一些測試YOLOV5的影片
看起來效果確實比V4好上一些，
也不會像是V4一樣出現一些莫名的框，
並且V5訓練出來的權重檔大小也是非常的輕量，比起前幾個版本小了非常的多，
應用在嵌入式設備上似乎也更加的容易了。
不知道板上的各位先進是否有更深入的了解呢？
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.12.103.41 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1592471268.A.33C.html
推 andy086: v5是不是只有pytorch的版本？06/18 18:13
目前看起來是這樣沒錯※ 編輯: wargods8402 (101.12.103.41 臺灣), 06/18/2020 18:29:25
→ jackwang01: v5就是implement 比較好的v4，名字只是取來吸名氣的06/18 19:41
網路上的相關資源太少，詢問某科大的博士生。他認為只是V4放到不同的設備上跑而已...
我才會有這個疑問...
是不是如同他所說的，只是換個設備，架構跟v4無異呢@@
推 aljohn0422: 雖然他們團隊也是長久以來維護pytorch的yolo3，但自稱06/18 21:58
→ aljohn0422: yolo5還是怪怪的06/18 21:58
真的頗奇怪...原著也沒同意可以掛名吧...※ 編輯: wargods8402 (101.12.103.41 臺灣), 06/18/2020 22:17:42
※ 編輯: wargods8402 (101.12.103.41 臺灣), 06/19/2020 04:10:45
→ sxy67230: v4至少有彩虹小馬大叔Joseph認證，這個沒經過同意就用 06/19 12:59
→ sxy67230: 有點超過就是了。 06/19 12:59
推 Sfly: 我覺得是輕量化而已然後跑在不同的邊緣設備 06/19 22:24
推 kiwi946946: v5本身實驗不足，只跟efficientdet比較而沒有跟v4比 06/24 06:56
→ kiwi946946: 較，AB大神也指出，在他的實驗下v5比v4還差，這麼看 06/24 06:56
→ kiwi946946: 來,v5只是一個名字而已 06/24 06:56