yolov5的轻量化改进

Yolov5的轻量化改进主要包括以下几点：

1.使用更小的模型：将模型中的通道数和层数减少，从而减小模型的大小和计算量。

2.使用更小的输入分辨率：将输入图像的分辨率减小，可以减小模型的计算量和存储空间。

3.使用混合精度训练：使用半精度浮点数进行训练，可以减小模型的计算量和存储空间。

4.使用剪枝技术：对模型中的权重进行剪枝，可以减小模型的大小和计算量，同时保持模型的准确率。

5.使用量化技术：将模型中的浮点数参数转换为定点数参数，可以减小模型的计算量和存储空间。

这些改进都可以在不影响模型准确率的情况下，减小模型的大小和计算量，从而提高模型的运行速度和可用性。