雲伺服器訓練yolov5

『壹』 SSD與yolov5的優劣

yolo容易漏檢，但ssd不容易。
YOLO雖然能夠達到實時的效果，但是其mAP與剛面提到的的結果有很大的差距，每個網格只預測一個物體，容易造成漏檢。
針對YOLO中的這些不足，該論文提出的方法SSD在這兩方面都有所改進，同時兼顧了mAP和實時性的要求。在滿足實時性的條件下，接近stateofart的結果。

『貳』 yolov5 best.pt last.bt 區別

yolov5是一種現代的物體檢測演算法，用torch編寫，除此之外，它還具有速度快、精度高、易於安裝和使用的特點。
就准確率而言，yolor 與 yolov5 相比最好，因為 yolor 的平均平均准確率從 (54%) 開始，到 68% 結束。而在 yolov5 中，平均精度從 35% 開始，到 55% 結束，但是 yolor 以模型大小（1280）提供的結果，而 yolov5 以模型大小（640）提供的結果，所以如果將兩者進行比較在相同大小的情況下，與 yolor 相比，Yolov5 的結果要好得多。
對象檢測技術被廣泛用作工業中許多應用程序的後端，包括桌面和 Web 應用程序。它也是許多計算機視覺任務的支柱，包括對象分割、對象跟蹤、對象分類、對象計數等。在現代，每個人對任何應用程序的目標是，「應用程序必須易於使用，需要更少的處理時間並提供最佳結果」 。

『叄』 yolov5是圖像處理技術嗎

YOLOV5可以說是圖像處理技術，但更准確來說是一種單階段目標檢測演算法，機器視覺任務，常見的有分類、檢測、分割。而YOLO正是檢測中的佼佼者，在工業界，YOLO兼顧精度和速度，往往是大家的首選。

延伸：YOLO將對象檢測重新定義為一個回歸問題。能夠將單個卷積神經網路應用於整個圖像，把圖像分成網格，並預測每個網格的類概率和邊界框。YOLO非常快，由於檢測問題是一個回歸問題，所以不需要復雜的管道。YOLO比「R-CNN」快1000倍，比「Fast R-CNN」快100倍，YOLOV5是YOLO最新的版本。

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『肆』 yolov5剪枝報錯：TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'cfg'，不知道該怎麼改

錯誤提示你mumpy還是沒有安裝完全，建議卸載夠從新安裝。不知道你是用什麼方法安裝的，如果是pip，有可能是因為和諧網路連接的問題導致某些相關模塊沒安裝成功，建議根據自己的系統下載相應的numpy版本進行本地安裝

『伍』 yolov5和隨機蕨演算法的區別

區別如下：
隨機化演算法，是這樣一種演算法，在演算法中使用了隨機函數，且隨機函數的返回值直接或者間接的影響了演算法的執行流程或執行結果。就是將演算法的某一步或某幾步置於運氣的控制之下，即該演算法在運行的過程中的某一步或某幾步涉及一個隨機決策，或者說其中的一個決策依賴於某種隨機事件。
Yolov5圖像識別技術簡介YOLOv5是一種單階段目標檢測演算法，該演算法在YOLOv4的基礎上添加了一些新的改進思路，使其速度與精度都得到了極大的性能提升。主要的改進思路如下所示：輸入端：在模型訓練階段，提出了一些改進思路，主要包括Mosaic數據增強、自適應錨框計算、自適應圖片縮放；基準網路：融合其它檢測演算法中的一些新思路，主要包括：Focus結構與CSP結構。

『陸』 yolov5ds使用了什麼神經網路

卷積神經網路。
當下YOLO最新的卷積神經網路YOLOv5是完全基於PyTorch實現的，現版本的YOLOv5每個圖像的推理時間最快0.007秒，即每秒140幀（FPS），但YOLOv5的權重文件大小隻有YOLOv4的1/9。

『柒』 yolov5屬於深度學習嗎

屬於
YOLOv5s網路是YOLOv5系列中深度最小,特徵圖的寬度最小的網路。

『捌』 apex的yolov5會被封么

不會。
yolov5對於游戲和系統的代碼沒有進行任何的修改，而是通過外接的視頻採集卡+AI+一個輸入控制器來實現。不會電腦軟體檢測出來。
yolov5是一款配置wandb，一個動態展示訓練狀態的web portal，用以觀察loss和設備情況。

『玖』 yolo訓練中進度條後面的是什麼

未完成的。在使用者對yolo訓練操作時，yolo訓練軟體設計中者為了方便用戶對進程一目瞭然，設置了進度條，操作者完成yolo訓練中的進度便可以增加，沒有進度條後面沒有增加的屬於還未完成的內容。

『拾』 yolov5圖片數據集需要壓縮像素嗎

yolov5圖片數據集需要壓縮像素。
最近項目用到了yolov5。初始圖像是1440×1080大小的，在訓練時顯示「cuutofmemory」，故保持原始長寬比，將圖像縮小成720×540大小進行訓練。