一、模型版本概述

YOLOv5是Ultralytics团队推出的高效目标检测模型，包含 Nano (n)、Small (s)、Medium (m)、Large (l) 四个主要版本。各版本通过调整网络深度与宽度，平衡检测精度与推理速度，满足不同硬件平台的部署需求。

二、核心参数对比

2.1 基本性能指标

参数/版本	YOLOv5n	YOLOv5s	YOLOv5m	YOLOv5l
参数量	1.9M	7.2M	21.2M	46.5M
推理速度(FPS)	450	280	140	99
COCO mAP	28.0	37.4	45.4	49.0
模型体积	3.8MB	14.4MB	40.7MB	89.3MB

注：测试环境为NVIDIA T4 GPU，输入分辨率640x640，FP16精度

2.2 计算复杂度

版本	FLOPs	能耗效率(TOPS/W)
n	4.5G	8.5
s	16.5G	6.2
m	49.0G	3.8
l	109.1G	2.1

三、架构设计差异

3.1 网络宽度控制

# 配置文件参数示例 (yolov5s.yaml)
depth_multiple: 0.33  # 深度系数
width_multiple: 0.50  # 宽度系数

3.1.1 通道数变化

Focus层：

• 64(n) → 128(s) → 192(m) → 256(l)

检测头通道：

• 256(n) → 512(l)

计算影响：

• 宽度系数每增加0.25，FLOPs增长约2.3倍。

3.1.2 参数配置对比

版本	width_multiple	最大通道数
n	0.25	256
s	0.50	512
m	0.75	768
l	1.00	1024

3.2 网络深度配置

模块层级	YOLOv5n	YOLOv5s	YOLOv5m	YOLOv5l
Backbone层数	3-6-9	3-6-9	3-6-12	3-6-12
Neck连接层数	3	3	5	5
Bottleneck重复次数	1	1	2	3

四、性能表现分析

4.1 精度-速度曲线

精度与速度的平衡关系图（图表/曲线图示）

4.2 资源消耗对比

版本	训练显存 (batch=32)	推理延迟 (ms)	适用设备
n	4.8GB	2.2	Jetson Nano
s	6.4GB	3.6	智能手机
m	10.2GB	7.1	RTX 3060
l	14.5GB	10.1	Tesla V100

五、工程部署建议

5.1 设备适配方案

# 边缘设备部署
python detect.py --weights yolov5n.pt --img 320 --half

# 移动端转换
pip install ncnn && python export.py --weights yolov5s.pt --include ncnn

# 服务器训练
python train.py --batch 128 --cfg models/yolov5l.yaml --epochs 300

5.2 模型优化技巧

5.2.1 量化压缩

import torch
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, 
    {torch.nn.Conv2d}, 
    dtype=torch.qint8
)

5.2.2 网络剪枝

from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.3)

六、版本选型指南

6.1 决策流程图

6.2 场景化推荐

• 无人机巡检：YOLOv5n（200FPS实时追踪）
• 工业质检：YOLOv5m（45.4mAP平衡精度）
• 医学影像：YOLOv5l（49.0mAP高精度）
• 移动应用：YOLOv5s（14.4MB轻量模型）

七、总结建议

• 优先选择YOLOv5m作为基准模型，在精度与速度间取得最佳平衡。
• 部署前进行压力测试，评估不同输入分辨率的影响。
• 结合知识蒸馏技术提升小模型性能。
• 使用TensorRT加速可获得额外2-3倍性能提升。

实践提示：官方提供完整的训练-部署工具链，建议优先使用最新v7.0版本。
最后希望大家在炼丹的路上顺畅无比。