yolov5和yolov4哪些地方相同？

Yolov5和Yolov4都是目标检测算法，都是基于深度学习的神经网络，主要采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。它们在一些方面也有一些相似之处：

1. 都采用了骨干网络为Darknet，其中Darknet53是Yolov3和Yolov4中使用的骨干网络，而CSPDarknet53是Yolov5中使用的骨干网络。

2. 都采用了类似的特征金字塔结构，以便在不同层次上检测不同大小的目标。

3. 都采用了类似的交叉熵损失函数进行训练。

但是，它们也有许多不同之处，比如：

1. Yolov5相对于Yolov4来说，网络结构更加轻量化，速度更快，表现更好。

2. Yolov5使用了新的技术，如Bag of Freebies（BOF）和Bag of Specials（BOS），从而提高了性能。

3. Yolov5增加了多尺度训练和测试的支持，这可以提高目标检测的精度和鲁棒性。