YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南
文章目录
- 一、模型版本概述
- 二、核心参数对比
- 2.1 基本性能指标
- 2.2 计算复杂度
- 三、架构设计差异
- 3.1 网络宽度控制
- 3.1.1 通道数变化
- 3.1.2 参数配置对比
- 3.2 网络深度配置
- 四、性能表现分析
- 4.1 精度-速度曲线
- 4.2 资源消耗对比
- 五、工程部署建议
- 5.1 设备适配方案
- 5.2 模型优化技巧
- 5.2.1 量化压缩
- 5.2.2 网络剪枝
- 六、版本选型指南
- 6.1 决策流程图
- 6.2 场景化推荐
- 七、总结建议
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。