yolov5比yolov4的改进点在哪

YOLOv5相对于YOLOv4的改进点主要包括以下几个方面。

首先，网络结构方面的改进。YOLOv5采用了更轻量化的网络结构，相比于YOLOv4减少了参数和计算量，提高了模型的运行速度。此外，YOLOv5引入了CSPDarknet53作为主干网络，该网络结构在保持准确率的前提下，大大优化了模型的复杂度。

其次，数据增强方面的改进。YOLOv5在数据增强方面进行了优化，通过使用Mosaic数据增强技术，将多张图片拼接成一张新的训练样本，通过增加了训练数据的多样性，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

另外，训练策略方面的改进。YOLOv5采用了新的训练策略，采用Focal Loss替代传统的交叉熵损失函数，更好地处理了正负样本不平衡的问题，提高了目标检测的性能。此外，YOLOv5还使用了自适应的学习率调整策略，使得模型能够更好地收敛和学习。

最后，模型性能方面的改进。YOLOv5在目标检测任务中取得了更好的性能表现，具有更高的精确度和召回率。相比于YOLOv4，YOLOv5在速度和性能之间取得了更好的平衡，能够在保持较高准确率的同时更快地进行目标检测。

综上所述，YOLOv5相对于YOLOv4在网络结构、数据增强、训练策略和模型性能等方面进行了改进，提高了目标检测的准确性和效率。