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苹果A15芯片和骁龙895处理器的性能比较

A15芯片的配置参数

苹果A15芯片采用了业界目前最先进的5nm制程工艺，集成了150亿个晶体管，内部包括6核CPU，其中包括2个高性能核心和4个高能效核心。苹果方面表示，A15芯片是智能手机中最快的CPU。

A15芯片与骁龙895处理器的性能比较

苹果A15芯片的性能表现相当于骁龙895处理器，目前最新的A15处理器在性能上已经相当于骁龙895的水平了。从制作工艺上来讲，A15处理器为用户提供了全新的第二代5nm制作工艺，能够有效降低芯片的功耗。目前还没有能与A15相媲美的骁龙芯片，最新的骁龙8gen1性能大概只有A15的60%。苹果A15芯片是手机中顶尖的芯片，而现在高通骁龙最好的芯片是骁龙8。

A16芯片的性能表现

未来的A16处理器有望突破第八代骁龙处理器，达到第九代骁龙的性能水平。

总结

苹果A15芯片采用了业界目前最先进的5nm制程工艺，集成了150亿个晶体管，内部包括6核CPU，能够胜任繁重任务，同时还能够节省电量。A15芯片的性能表现相当于骁龙895处理器，是目前最强的骁龙芯片之一。未来的A16处理器有望突破第八代骁龙处理器，达到第九代骁龙的性能水平。虽然目前还没有能与A15相媲美的骁龙芯片，但高通至少需要两年的时间才能弥补这一差距。

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目录

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)

1. 前言

2. 车辆检测数据集说明

（1）车辆检测数据集

（2）自定义数据集

3. 基于YOLOv5的车辆检测模型训练

（1）YOLOv5说明

（2）准备Train和Test数据

（3）配置数据文件

（4）配置模型文件

（5）重新聚类Anchor（可选）

（6）开始训练

（7）可视化训练过程

4. Python版本车辆检测效果

5. Android版本车辆检测效果

6.项目源码下载

本篇博客，我们将手把手教你搭建一个基于YOLOv5的车辆目标检测项目。目前，基于YOLOv5s的车辆平均精度平均值mAP_0.5=0.57192，mAP_0.5:0.95=0.41403，基本满足业务的性能需求。另外，为了能部署在手机Android平台上，本人对YOLOv5s进行了模型轻量化，开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolo【【微信】】，在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

先展示一下Python版本车辆检测Demo效果：

【 整套项目下载地址】：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)

【尊重原创，转载请注明出处】https://panjinquan.blog.csdn.net/【【微信】】tails/128099672

目前收集了约10W+的车辆检测数据集：UA-DETRAC车辆检测数据集+【【微信】】车辆检测数据集+BITVehicle车辆检测数据集:?

关于车辆检测数据集使用说明和下载，详见另一篇博客说明：《UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集(含下载地址)》

如果需要增/删类别数据进行训练，或者需要自定数据集进行训练，可参考如下步骤：

1. 采集图片，建议不少于200张图片
2. 使用Labelme等标注工具，对目标进行拉框标注：labelme工具：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-le【【微信】】).
3. 将标注格式转换为VOC数据格式，参考工具：labelme/labelme2voc.【【微信】】 ・ wkentaro/labelme ・ GitHub
4. 生成训练集train.txt和验证集val.txt文件列表
5. 修改engine/configs/【【微信】】.yaml的train和val的数据路径
6. 重新开始训练

训练Pipeline采用YOLOv5:?https://【【微信】】.com/ultralytics/yolov5?, 原始代码训练需要转换为YOLO的格式，不支持VOC的数据格式。为了适配VOC数据，本人新增了Load【【微信】】用于解析VOC数据集，以便正常训练。另外，为了方便测试，还增加demo.py文件，可支持对图片,视频和摄像头的测试。

Python依赖环境，使用pip安装即可，项目代码都在Ubuntu系统和Windows系统验证正常运行，请放心使用；若出现异常，大概率是相关依赖包版本没有完全对应

下载车辆检测数据集，总共约10W+的图片：UA-DETRAC车辆检测数据集+【【微信】】车辆检测数据集+BITVehicle车辆检测数据集

考虑到UA-DETRAC车辆检测数据集比较大，其训练的模型的检测效果相对比较好，因此后续以UA-DETRAC车辆检测数据集为示例，说明训练过程。其他数据集训练，请根据自己环境，适当修改即可。

• 修改训练和测试数据的路径：engine/configs/【【微信】】.yaml

• 如果你想合并几个类别进行训练，比如将'[car','bus','van']看作一类，others看作另一类，则修改engine/configs/【【微信】】.yaml：

• ?如果你想合并所有类别为一个大类，进行训练： unique表示合并所有类为单独一个类别

官方YOLOv5给出了【【微信】】,YOLOv5m,YOLOv5s等模型。考虑到手机端CPU/GPU性能比较弱鸡，直接部署yolov5s运行速度十分慢。所以本人在yolov5s基础上进行模型轻量化处理，即将yolov5s的模型的【【微信】】通道数全部都减少一半，并且模型输入由原来的640×640降低到416×416或者320×320，该轻量化的模型我称之为【【微信】】trong>。从性能来看，yolov5s05比yolov5s快5多倍，而mAP下降了10%（0.57→0.47），对于手机端，这精度勉强可以接受。

下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比：

模型	input-size	params(M)	GFLOPs	mAP0.5
【【微信】】trong>	640×640	7.2	16.5	0.57192
【【微信】】trong>	416×416	1.7	1.8	0.47022
【【微信】】trong>	320×320	1.7	1.1	0.44788

官方yolov5s的Anchor是基于COCO数据集进行聚类获得（详见models/yolov5s.yaml文件）

??

对于yolov5s05的Anchor，由于输入大小640缩小到320，其对应的Anchor也应该缩小一倍：

?

一点建议：

• 官方yolov5s的Anchor是基于COCO数据集进行聚类获得，不同数据集需要做适当的调整，其最优Anchor建议重新进行聚类?。
• 当然你要是觉得麻烦就跳过，不需要重新聚类Anchor，这个影响不是特别大。如果你需要重新聚类，请参考engine/kmeans_anchor/demo.py文件

整套训练代码非常简单操作，用户只需要将相同类别的数据放在同一个目录下，并填写好对应的数据路径，即可开始训练了。

• 修改训练超参文件： data/hyps/hyp.scratch-v1.yaml （可以修改训练学习率，数据增强等方式，使用默认即可）
• 编辑train.sh脚本训练，训练yolov5s或轻量化版本yolov5s05_416或者yolo【【微信】】 (选择其中一个训练即可)

• 开始训练： bashtrain.sh

• 训练数据量比较大，训练时间比较长，请耐心等待哈
• 训练完成后，在模型输出目录中有个results.csv文件，记录每个epoch测试的结果，如loss,mAP等信息

训练模型收敛后，yolov5s车辆检测的mAP指标大约mAP_0.5=0.57192；而，yolo【【微信】】.5=0.47022左右；yolo【【微信】】.5=0.44788左右

训练过程可视化工具是使用Tensorboard，使用方法：

当然，在输出目录，也保存很多性能指标的图片

• 这是训练epoch的可视化图，可以看到mAP随着Epoch训练，逐渐提高

• 这是每个类别的F1-Score分数

• 这是模型的PR曲线

• 这是混淆矩阵：

demo.py文件用于推理和测试模型的效果，填写好配置文件，模型文件以及测试图片即可运行测试了

• 测试图片

• 测试视频文件

• ?测试摄像头

如果想进一步提高模型的性能，可以尝试：

1. ?增加训练的样本数据： 目前只有10W+的数据量，建议根据自己的业务场景，采集相关数据，提高模型泛化能力
2. 使用参数量更大的模型： 本教程使用的YOLOv5s，其参数量才7.2M，而YOLOv5x的参数量有86.7M，理论上其精度更高，但推理速度也较慢。
3. 尝试不同数据增强的组合进行训练

已经完成Android版本车辆检测模型算法开发，APP在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约20ms左右 ，基本满足业务的性能需求。详细说明请查看《Android实现车辆检测(含Android源码，可实时运行)》

Android Demo体验：

整套项目源码内容包含：车辆检测数据集 +?YOLOv5训练代码和测试代码

整套项目下载地址：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)

（1）车辆检测数据集：UA-DETRAC BITVehicle车辆检测数据集(含下载地址)

1. UA-DETRAC车辆检测数据集
2. 【【微信】】车辆检测数据集
3. BIT-Vehicle车辆检测数据集

（2）YOLOv5训练代码和测试代码（Pytorch）

1. 整套YOLOv5项目工程的训练代码和测试代码
2. 支持高精度版本yolov5s训练和测试
3. 支持轻量化版本yolo【【微信】】和yolov5s05_416训练和测试
4. 根据本篇博文说明，简单配置即可开始训练

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