YOLOv5-Lite对YOLOv5的改进

YOLOv5-Lite是YOLOv5的轻量级版本，主要是为了在边缘设备上进行实时目标检测而设计的。相比于YOLOv5，YOLOv5-Lite有以下几点改进：

1. 更小的模型体积和更快的推理速度：YOLOv5-Lite通过减少模型的深度和宽度来降低模型的参数数量和计算量，从而实现了更小的模型体积和更快的推理速度。

2. 更高的目标检测精度：YOLOv5-Lite在保持轻量级的前提下，通过一些技巧提高了目标检测的精度，例如使用FPN结构来提取多尺度特征，使用PANet结构来进行特征融合等。

3. 更好的模型压缩和部署支持：YOLOv5-Lite支持模型压缩技术，如量化和剪枝等，可以进一步将模型压缩到更小的体积，同时也支持在不同的边缘设备上进行快速部署。