基於PyTorch，體積比YOLOv4小巧90％，速度卻超2倍

2025-07-27 12:10 機器學習演算法與自然語言處理

YOLO 是一種快速緊湊的開源物件檢測模型，與其它網路相比，同等尺寸下效能更強，並且具有很不錯的穩定性，是第一個可以預測物件的類別和邊界框的端對端神經網路。YOLO 家族一直有著旺盛的生命力，從YOLO V1一直到”V5“，憑藉著不斷的創新和完善，一直被計算機視覺工程師作為物件檢測的首選框架之一。
YOLO v5 模型的頭部與之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。
  • 它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）
  • 它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）
  • 它在同一任務上大致與 YOLOv4 一樣準確（0.895 mAP vs 0.892 mAP）

其效能與YOLO V4不相伯仲，是現今最先進的物件檢測技術之一，並在推理速度上是目前最強。



為了讓大家對計算機視覺中的這一要領學習的更好，給大家推薦一門【影像目標檢測實戰】，由人工智慧實戰專家的唐宇迪博士帶你從深度學習到YOLO系列版本分析與應用，

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計算機博士，人工智慧專家

，為大家講述這門課程。





唐宇迪老師，專注機器學習與計算機視覺領域，在人工智慧、計算機視覺領域有著豐富的一線實戰經驗。
他的授課經驗十分豐富，個人實戰能力強，跟著名師學習，你將會收穫頗多。



01

課程安排


上課時間：8月10日-8月11日，20:00-22:30
課程服務：錄播+直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業佈置
Day1：深度學習必備核心演算法通俗解讀
  1. 神經網路模型細節知識點分析.
  2. 神經網路模型整體架構解讀.
  3. 計算機視覺核心模型-卷積神經網路.
  4. 卷積神經網路整體架構及其引數設計.
Day2：影像分割與目標檢測演算法實戰
  1. 分割領域經典演算法Unet系列.
  2. 物體檢測經典演算法YOLO解讀.
  3. YOLO系列升級版本分析與應用.
  4. 檢測模型最佳化與改進細節分析.
注：本次訓練營會有PPT課件、課堂筆記。
PPT課件、課堂筆記會在8月11日

統一發給到課的同學。



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02
  你將獲得什麼？
開放全部程式碼，課後複用方便高效
對於課程中涉及到的全部程式碼，我們將免費開放！
你可以用於課後自查、複習鞏固，甚至複用於日後的業務，方便高效！
講師帶練，伴隨式程式設計環境
在

「
 影像目標檢測演算法訓練營 
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，你將獲得伴隨式的程式設計環境。

講師帶練、運用科學的方法引導，幫你消化疑難知識點
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Q&A
  Q：課程內容具體有什麼？
A：包括但不限於：目標檢測演算法應用及研究進展分析+名師1V1答疑+專業提升技巧
Q：上課方式是什麼？

A：掃碼新增老師微信，領取課程連結!




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