yolov3和yolov5比较

Yolov3和Yolov5是目标检测领域中两个非常流行的模型。它们都是基于深度学习的目标检测算法，但在一些方面有所不同。

首先，Yolov3是由Joseph Redmon等人于2018年提出的。它使用了Darknet-53作为主干网络，并且使用了多尺度特征融合技术来提高检测性能。Yolov3相对较大且复杂，可以检测出更小的目标，但在速度方面相对较慢。

Yolov5是由Ultralytics团队于2020年提出的，并且在COCO数据集上取得了很好的性能。相比于Yolov3，Yolov5采用了一种轻量级的网络结构，即CSPDarknet53，以提高速度和精度。此外，Yolov5还引入了一些新的技术，如划分检测任务的策略，以便更好地处理不同大小的目标。

总的来说，Yolov3和Yolov5都是优秀的目标检测算法，选择哪个取决于具体的应用场景和需求。如果需要更高的检测精度和对小目标的准确性要求较高，可以选择Yolov3；而如果对速度要求较高，可以选择Yolov5。