Yolov5是什麼意思

YOLO（You Only Look Once）是一種用於實時目標檢測的深度學習算法，由Joseph Redmon等人於2015年提出。YOLO算法將目標檢測問題視為回歸問題，直接在圖像中預測 bounding boxes（邊界框）和類別機率。

YOLOv5是YOLO算法的第五個版本，由 Ultralytics LLC 開發，它是YOLOv3和YOLOv4之後的一個版本。YOLOv5在2020年發布，它引入了一些新的技術和改進，使得目標檢測的性能更加優越。

YOLOv5的一些特點包括：

1. 更好的準確性：YOLOv5在保持實時性能的同時，提高了檢測的準確性。
2. 更小的模型大小：YOLOv5的模型大小比之前的版本更小，這使得它更容易在資源有限的設備上部署。
3. 更好的訓練和最佳化：YOLOv5使用了更新的最佳化技術，如自適應權重初始化、多尺度訓練和數據增強，這些都有助於提高模型的性能。
4. 更快的訓練和推理速度：YOLOv5的訓練和推理速度都比之前的版本有所提升，這得益於更高效的網路結構和最佳化方法。

YOLOv5已經被廣泛套用於自動駕駛、安防監控、智慧型交通等多個領域。