TPH-yolov5对yolov5在模型结构方面有哪些优化

TPH-yolov5在模型结构方面主要有以下优化：

1. 增加了一些卷积层和池化层，使得模型具有更强的特征提取能力。

2. 引入了空间注意力机制，使得模型能够更好地关注不同区域的特征。

3. 采用了多尺度训练和测试，使得模型能够更好地适应不同大小的目标。

4. 修改了激活函数，采用了SiLU激活函数，提升了模型的性能。

5. 修改了损失函数，采用了Focal Loss和MSE Loss相结合的方式，使得模型能够更好地处理难易样本。

综上所述，TPH-yolov5在模型结构方面对yolov5进行了多方面的优化，使得模型具有更强的特征提取能力和更好的适应性，进一步提升了模型的性能。