我们可以通过Netron可视化YOLO V5及V4的网络结构，但是你会发现YOLO V5的网络结构非常简洁，而且YOLO V5 s，m，l，x四种模型的网络结构是一样的。 原因在于 Ultralytics 通过 depth_multiple，width_multiple 两个参数分别控制模型的深度以及卷积核的个数。

近年来，目标检测取得了显著进展，尤其是随着深度学习的快速发展。目标检测器（如Faster R-CNN，YOLO，和SSD）在自然图像数据集（如MS COCO，Pascal VOC）上取得了卓越成果。然而，它们在航拍图像上的表现，在准确性和效率方面尚未达到满意水平。

实验室研二师妹说她在yolo-v5里面加了transformer网络是什么水平？ 实验室一个师妹做人体3d姿态异常行为检测的，研究半年，组会上宣称在yolo-v5里面加入了transformer网络，并涨了4个点，有没有cv大佬评价…

如何使用YoloV4或V5各层特征图可视化？ yolo？ 小白真心求教 环境:win10 python pytorch pycharm 怎么把卷积层输出的特征图可视化 显示全部

CVPR oral水平，我认为这绝对是划时代的创意。我们发现了yolo-v5竟然可以与transformer共同使用，并且带来了很大的提高。通过实验我们发现了自注意力可以帮助卷积收敛从而提高精度。

然后你做答辩的时候，评委老师会说“yolo都已经到v8了，你为什么还用yolov5呢？ ”然后你可能会说“在我的任务上YOLOV5具有更好的表现，具备更高的泛化性能”，评委老师接下来就会对你进行无限的询问（比如为什么性能差？

在yolo v4中，作者仅仅使用了pan模块，在pan中的卷积操作为一般卷积操作。 而在YOLO V5中，PAN中的卷积操作换为了CSP。 如图，上图为YOLO V4中的PAN模块，下图为YOLO V5的CSP-PAN模块。

我去年写的大论文，今年一月末送盲审被批为什么不用v8，我怀疑那个专家直接上网搜了 yolo ，看到v8就把浏览器关了，没看每个版本什么时候出的，答辩时候又被批了一顿为什么不用v8，我觉得这些专家根本不懂每个版本之间的差异，我每次都要解释v8是今年刚出来的，专家还一直说v5都不 …

这个问题下很多关注前沿热点的人对yolo系列的进展似乎有点不屑，一是因为近两年的热点已经不在传统CV任务了（而是生成模型，比如LLM和SD），二是因为哪怕是目标检测本身，这两年性能吊打YOLO的也一大堆，人家一两年前的GroundingDINO都能给你YOLOv9标数据了，在 ...

接下来，我们将就YOLOv8的升级点、YOLO系列模型选型指南、YOLO系列模型多硬件快速部署几个方面展开讨论，相关问题欢迎大家在评论区讨论~ YOLO历史回顾. 几天前，目标检测经典模型YOLO系列再添一个新成员YOLOv8，这是Ultralytics公司继YOLOv5之后的又一次重大更新。