要約
この調査では、YOLOv5 オブジェクト検出モデルの包括的な分析を示し、そのアーキテクチャ、トレーニング方法、およびパフォーマンスを調査します。
Cross Stage Partial バックボーンやパス集約ネットワークなどの主要コンポーネントについて詳しく説明します。
この論文では、さまざまなメトリクスとハードウェア プラットフォームにわたるモデルのパフォーマンスをレビューします。
さらに、この調査では、Darknet から PyTorch への移行と、それがモデル開発に与える影響についても説明しています。
全体として、この調査は、YOLOv5 の機能と、オブジェクト検出の広範な状況におけるその位置、および制約のあるエッジ展開シナリオで YOLOv5 が人気の選択肢である理由についての洞察を提供します。
要約(オリジナル)
This study presents a comprehensive analysis of the YOLOv5 object detection model, examining its architecture, training methodologies, and performance. Key components, including the Cross Stage Partial backbone and Path Aggregation-Network, are explored in detail. The paper reviews the model’s performance across various metrics and hardware platforms. Additionally, the study discusses the transition from Darknet to PyTorch and its impact on model development. Overall, this research provides insights into YOLOv5’s capabilities and its position within the broader landscape of object detection and why it is a popular choice for constrained edge deployment scenarios.
arxiv情報
| 著者 | Rahima Khanam,Muhammad Hussain |
| 発行日 | 2024-07-30 15:09:45+00:00 |
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