YOLO v5n 的优点

YOLO v5n是一种基于深度学习的目标检测模型，相较于YOLO v4，其主要的优点包括以下几点：
1. 更快的检测速度：YOLO v5n采用了一些优化技术，如多尺度训练、跨阶段特征汇聚（Cross Stage Partial Network）、通道注意力模块（Channel Attention Module）等，大幅提升了检测速度，可以达到实时检测的要求。
2. 更高的检测精度：YOLO v5n通过改进主干网络结构、引入新的损失函数等方式，提升了模型的检测精度。在标准数据集上的表现，YOLO v5n相比YOLO v4，在mAP上有了较大的提升。
3. 更小的模型体积：YOLO v5n采用了轻量化的网络结构，相较于YOLO v4，模型参数量减少了约50%，模型大小也缩小了一半左右，更适合于嵌入式设备等资源受限环境下的部署。