yolov5结合gps

Yolov5是一个目标检测算法，与Yolov4相比，在backbone部分并没有太大的区别。主要的区别在于Yolov5在输入之后增加了一个Fcos。Fcos可以理解为类似于Yolov2中的PassThrough-Layer，它有助于提取更高层次的特征。Yolov5的源码中将yolov5s的结构封装在"yolov5s.yaml"中，并将neck部分分开在backbone和head中。

在数据增强方面，Yolov5采用了与Yolov4相同的Mosaic数据增强方式，这种方式对于小目标的检测有较大的提升。与Yolov4不同的是，Yolov5在选定锚框比时采用了自适应锚框计算。以往的Yolov3和Yolov4会在数据集中预先训练，选取固定的9个锚框宽高。而Yolov5将自适应锚框计算嵌入到代码中，每次训练时会根据训练集中的数据计算最佳锚框值。在train.py中，可以通过设置"noautoanchor"参数来控制是否启用自适应锚框机制。

关于Yolov5结合GPS的具体信息，根据提供的引用内容并没有提及到。因此，我无法给出关于Yolov5结合GPS的回答。