比较YOLOv5变体的车辆检测性能分析
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决现有车辆检测模型在不同环境下表现不均的问题，通过比较五种YOLOv5变体在不同类型车辆检测中的有效性。研究发现YOLOv5n6s在精确度和召回率上具有较强平衡，而YOLOv5l6s在汽车检测表现出色但对摩托车和自行车的识别能力不足。此研究为交通管理与自动驾驶领域提供了重要的模型选择依据。
本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。研究探讨了YOLOv8的架构和图像预处理技术，并通过超参数调优实验优化了模型性能。评估结果表明YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。
