yolov5主干劣势

根据提供的引用内容，没有明确提到YOLO V5主干的劣势。因此，无法回答这个问题。但是，可以为您提供一些关于YOLO V5的信息，以帮助您更好地了解它：

YOLO V5是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用了一种名为"bag of freebies"的方法，通过改进训练策略、网络结构和数据增强等方面来提高检测性能。与YOLO V4相比，YOLO V5在速度和精度方面都有所提高，尤其是在GPU上的推理速度更快。此外，YOLO V5还支持多种不同的检测任务，包括人脸检测、车辆检测和行人检测等。

相关问题

yolov7与yolov8的优劣势

Yolov7和Yolov8都是基于深度学习的目标检测模型，但它们有一些区别和优劣势。

Yolov7是一种较早的模型，基于Darknet框架开发。它的优势在于速度快、准确度较高，适合用于实时目标检测。它采用了多尺度特征融合和特征金字塔网络来提取更丰富的特征信息，并使用了Anchor Boxes来预测不同尺度的目标。

Yolov8是在Yolov7的基础上进行了改进和优化。它引入了一些新的技术和思路，包括CSPDarknet53作为主干网络、PANet来进行特征融合、SAM（Spatial Attention Module）来增强空间感知能力等。这些改进使得Yolov8在准确度上有所提升，并且能够更好地处理小目标和密集目标。

总体而言，Yolov8相对于Yolov7在准确度上有所提升，但在速度方面可能稍微慢一些。选择使用哪个版本的模型取决于具体的应用场景和需求。如果对实时性要求较高，可以选择Yolov7；如果对准确度要求较高，可以考虑使用Yolov8。