【目标检测】YOLOv5：640与1280分辨率效果对比

YOLOv5-5.0版本的四个预训练权重输入的图片尺寸固定为640x640。 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1280x1280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640x640到1280x1280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：

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。

文章来源: zstar.blog.csdn.net，作者：zstar-_，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：zstar.blog.csdn.net/article/details/126117194