yolov5代码优化

针对YOLOv5的代码优化，有以下几个方法可以实施：

1. 增加小目标检测层：根据引用所述，可以在YOLOv5的模型文件yaml中增加小目标检测层。这个方法简单有效，但是会增加计算量，并且导致推理检测速度降低。然而，对于小目标的检测来说，这个方法确实可以改善性能。

2. 修改网络结构参数：根据引用所述，可以在models目录下的yolov5s.yaml文件中修改网络结构参数。通过调整depth_multiple和width_multiple参数，可以控制模型的深度和卷积核的个数，从而实现对模型大小和复杂度的调整。

3. 数据集文件配置：根据引用所述，在yolov5目录下的data文件夹中，新建一个配置文件（比如voc2007.yaml），用来存放训练集和验证集的划分文件、目标的类别数目和具体类别列表等信息。通过修改配置文件中的相关参数，可以根据实际需求进行数据集的配置。

需要注意的是，以上方法是根据引用内容提供的方案，可以根据实际情况选择适合的优化方法来改进YOLOv5的性能。