yolov5小目标识别改进

根据引用中提到的信息，YOLOv5s作为YOLO系列中最小的模型，对于小目标的识别精度可能达不到准确、高效识别的要求。为了改进YOLOv5的小目标识别能力，可以考虑以下方法：
1. 数据增强：根据引用中提到的问题，数据增强可能会导致数据集中原来的小目标变小，从而降低模型的泛化性能。因此，可以尝试使用其他数据增强方法来丰富数据集，同时保证小目标的大小不会过于减小，从而提高模型对小目标的识别能力。
2. 特征金字塔改进：引用中提到的AF-FPN模型利用自适应注意力模块（AAM）和特征增强模块（FEM）来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。可以考虑将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN，从而提高YOLOv5对小目标的检测性能。
3. 自动学习数据增强：引用中提到的自动学习数据增强方法可以根据自动学习数据增强策略使用最佳的数据增强方法来丰富数据集并提高训练效果。可以尝试使用这种方法来增加小目标在数据集中的数量和多样性，从而提高模型对小目标的识别能力。