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【目标检测】YOLOv5:640与1280分辨率效果对比

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YOLOv5-5.0版本的四个预训练权重输入的图片尺寸固定为640×640。

 

但是在YOLOv5-6.1版本,多了几个例如 yolov5l6.pt 末尾带6的预训练权重,这几个权重是在更大分辨率1280×1280进行训练的。

 

因此我想在自己的电脑上测试一下相同的数据集从640×640到1280×1280效果会有多少提升。

 

原本是想在VisDrone数据集上进行对比测试,然后当换用更大分辨率之后,即使batch_size减为1,依然面临显存不足的问题。

 

于是我使用了自己的数据集,采用yolov5l模型,跑了100个epoch,mAP效果如下表所示:

 

算法[email protected][email protected]:.95
yolov5(640)95.6%67.6%
yolov5(1280)98.7%75.7%

 

注:自己的数据集样本量不多,并且目标较稀疏,因此mAP比较高。

 

从表中可以看出,换用更大尺寸的分辨率之后,mAP指标还是有明显提升的。

 

下面是Result.png

 

yolov5(640):

 

yolov5(1280):

 

如图所示,可以看到yolov5(1280)的收敛速度更快一些。

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