yolov5与yolov4区别

1. 模型结构：YOLOv5相比YOLOv4使用了更深的网络结构，其中包括CSPDarknet53网络、SPP网络和PANet网络，使得YOLOv5的性能更加出色。

2. 精度：YOLOv5在检测精度上相比YOLOv4有所提高，特别是在小目标检测和遮挡物检测方面表现更为出色。

3. 速度：YOLOv5相对于YOLOv4也有一定的速度提升，特别是在GPU上的速度更快，YOLOv5可以达到140FPS的速度，而YOLOv4只能达到65FPS的速度。

4. 数据增强：YOLOv5相比YOLOv4增加了更多的数据增强方法，包括Mosaic数据增强和MixUp数据增强等，这些增强能够提高模型的稳定性和泛化能力。

5. 代码实现：YOLOv5相比YOLOv4代码实现更加简洁，易于理解和修改，同时也方便用户进行定制化开发。