基于yolov5的毕业论文,yolov4 论文

1. 为什么GPU使用率一直是0？
2. yolox和yolov5差别？
3. yolov5检测目标优缺点？

为什么GPU使用率一直是0？

1.

我们在正常情况下GPU使用率为0的话都是正常的现象,因为不使用的话是不会出现使用率变化的。

2.

如果在使用的时候GPU的使用率一直为0的话,基本是都是驱动出现了问题,此时我们重装驱动即可解决问题所在。

3.

如果电脑在使用的途中受到其他因素的影响,比如受到病毒的攻击导致使用率为0的现象,那么我们通过杀毒软件将其进行杀毒即可修复。

yolox和yolov5差别？

yolox和yolov5的模型算法不同。
因为yolox***用了一种新的应用卷积的方式，通过改变感受野来提高检测精度，加快检测速度和提高鲁棒性，而yolov5则***用了自适应全局池化模块和多分辨率策略来提高检测精度和速度。
此外，yolox还通过模板关键点选择机制降低了计算量和内存占用。
因此，这两种检测算法虽然都使用了深度学习中的目标检测技术，但在算法细节及检测性能方面略有不同。

Yolox和Yolov5都是目标检测算法，但它们有一些差别。首先，Yolox是新出的算法，是一种基于YOLOv3的改进算法，相比于Yolov5加入了一些新的特性，如跨级特征融合、多尺度训练和测试、增量学习等。这些新特性使得Yolox在速度和精度上都有不俗的表现。

其次，Yolov5主要是改进了网络结构，比如引入了CSP架构、SAM模块、PANet等，旨在提高精度和泛化性能。最后，Yolox相对于Yolov5具有更好的可扩展性，可以应用于更广泛的场景，例如小物体检测、长尾物体检测等。

yolox和yolov5有一定的区别yolox和yolov5都是目标检测算法，在检测速度和精度方面有所不同
yolox相对yolov5而言，速度更快、精度更高，也更适合大规模场景的物体检测
不同的网络结构导致两者的性能也不同
此外，yolox还具有更灵活的anchor-free检测方式和通道重排技术来优化模型，使得在大规模数据集下训练的模型具有更好的效果
而yolov5则在目标检测领域具有更广泛的应用，可以应用于人物检测、车辆检测等多种目标检测任务

YOLOX和YOLOv5都是目标检测算法，它们的主要区别如下：

1. 检测速度：YOLOX相对于YOLOv5来说计算速度更快。YOLOX在速度上做出了很多优化，包括***用了SPP结构、PAFPN结构、FPN改进和Deformable Convolution等，从而提高了行人检测的召回率和准确率，及增加多尺度自适应能力。

2. 参数量：YOLOX的参数量大于YOLOv5，但是这并不影响它的计算速度。

3. 精度：YOLOX在精度上更胜一筹，它在一些任务上的表现可以超过YOLOv5。YOLOX包括线下训练和线上预测，一起比较之后YOLOX的提升比较明显，比如在COCO上的mAP50和mAP，分别提升了2.4%和0.9%。

4. 可扩展性：YOLOX具有可扩展性，可以适应不同的情况和数据集。例如，可以根据不同的数据集调整输入分辨率、锚点数量和网络大小等。

综上所述，YOLOX和YOLOv5都是目标检测算法，它们在计算速度、精度和可扩展性等方面略有不同。如果需要更快的检测速度和较高的准确率，则应选择YOLOX；如果需要更好的可扩展性，则应选择YOLOv5。

yolov5检测目标优缺点？

1 YOLOv5检测目标速度快、精度高，适用于实时检测等场景；但缺点是需要大量的训练数据，对硬件要求较高。
2 YOLOv5是基于单阶段检测器的模型，具有良好的预测效果和较高的速度，同时还具备轻量化和高效的优点。
3 YOLOv5在一些特殊情况下可能会出现漏检情况，需要针对性地进行优化和调整。
目前YOLO系列已经成为深度学习目标检测任务的重要参照物之一，不同的版本和算法在速度和精度上有着不同的优缺点，未来可能会有更加高效和准确的检测算法问世。