对比yolo5模型与其他常用的目标检测模型，例如Faster R-CNN、SSD等，分析yolo5模型的优缺点，说明为什么选择使用yolo5模型。

相较于其他常用的目标检测模型，yolo5模型有以下优缺点：

优点：
1.速度快：yolo5模型可以实现实时检测，因为它采用的是单阶段检测方法，可以直接从输入图像中预测目标的位置和类别，而不需要借助候选区域提取等额外的步骤，因此速度非常快。
2.轻量化：yolo5模型相对于其他目标检测模型来说，参数量比较小，速度较快，可以在一些资源受限的设备上进行实时目标检测。
3.准确率高：yolo5模型在网络结构和训练技巧上做了不少的优化，在精度上也有很大的提升，可以达到较高的检测精度。

缺点：
1.对小目标不敏感：由于yolo5模型的检测方式是在多个尺度下进行预测，因此对于小目标的检测效果不如其他目标检测模型。
2.对目标的重叠部分检测效果不佳：由于在多尺度下进行预测，yolo5模型对于目标的重叠部分的检测效果较差。
3.训练难度较大：yolo5模型需要在大规模数据集上进行训练，对于数据集的要求比较高，需要进行一定的数据增强等技术，训练难度较大。

为什么选择使用yolo5模型：
1.速度快：yolo5模型的速度非常快，可以实现实时检测，对于需要进行实时目标检测的场景来说，yolo5模型是比较好的选择。
2.精度高：yolo5模型在网络结构和训练技巧上进行了不少的优化，精度也有很大的提升，可以达到较高的检测精度。
3.轻量化：相对于其他目标检测模型来说，yolo5模型参数量比较小，速度较快，可以在一些资源受限的设备上进行实时目标检测。