YOLOv5-tiny

YOLOv5-tiny是YOLO系列的第五个版本，于2020年提出。相对于YOLOv4-tiny，在网络结构和训练策略上进行了一些改进和优化。YOLOv5-tiny采用了更加轻量化的网络架构，以提高模型的推理速度，同时仍保持较高的检测准确率。具体来说，YOLOv5-tiny采用了勒福特网络（LeNet）作为骨干网络，并引入了一些技术来进一步提升性能，如PAN（Path Aggregation Network）和SAM（Spatial Attention Module）等。

相关问题

yolov5-tiny

YOLOv5-tiny是YOLOv5系列中的一个变种模型。相比于YOLOv5，YOLOv5-tiny模型具有更小的模型大小和更少的参数量，适合在资源受限的环境中使用，比如移动端设备。YOLOv5-tiny模型在保持较高的检测性能的同时，能够更快地进行物体检测任务。它是通过对YOLOv5模型进行精简和优化得到的。引用[1]

yolov5-tiny网络结构

yolov5-tiny网络结构是YOLO系列中深度最小且特征图宽度最小的网络。它基于YOLOv5s网络进行了改进，采用了CSP2_X结构来增强网络特征融合的能力。除此之外，yolov5还应用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放、Focus结构、FPN PAN结构和GIOU_Loss等知识。