RFBNet yolov5

RFBNet是一种用于目标检测的神经网络模型，而Yolov5是一种基于单阶段检测器的目标检测算法。这两者可以结合使用来实现准确的目标检测任务。

RFBNet（Receptive Field Block Net）是一种基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测网络，它通过增加多尺度特征图上的感受野，提升了目标检测的性能。它通过在网络中嵌入Receptive Field Block模块来增加感受野，从而有效地捕捉不同尺度的目标。

Yolov5是一种基于单阶段检测器的目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为一个回归问题，直接预测目标框的位置和类别。相比于传统的两阶段检测器，Yolov5以更快的速度和更高的准确性进行目标检测。