那yolov5地版本呢

YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Once）系列算法的最新版本。相比于之前的版本，YOLOv5准确性和速度方面都有所提升。

YOLOv5有三个不同的版本：YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l。它们的主要区别在于模型的大小和性能。YOLOv5s是最小的版本，速度较快但准确性稍低；YOLOv5m是中等大小的版本，速度和准确性都在一个平衡点上；YOLOv5l是最大的版本，准确性最高但速度较慢。

YOLOv5的主要特点包括：
1. 单阶段检测：YOLOv5采用单阶段检测方法，将目标检测任务简化为一个回归问题，从而实现了实时检测。
2. Anchor-Free：YOLOv5不使用传统的anchor框，而是通过预测目标的中心点和宽高来进行目标检测。
3. 自适应训练：YOLOv5采用自适应训练策略，可以根据不同的数据集和任务进行模型的自动调整和优化。
4. 多尺度预测：YOLOv5通过在不同尺度下进行预测，可以更好地处理不同大小的目标。