yolov5 发展历程对比 体现yolov5的优势 加上特点 做成表的形式

| 发展历程 | YOLOv3 | YOLOv4 | YOLOv5 |
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| 发布年份 | 2018年 | 2020年 | 2020年 |
| 主要特点 | 使用Darknet框架 | 引入CSPDarknet架构 | 基于PyTorch框架，引入CSPDarknet模块与PANet模块 |
| 训练速度 | 较慢 | 提升了30% | 优化了训练速度，提升30% |
| 精度 | 较低 | 提升了10% | 优化了精度，提升10% |
| 目标检测速度 | 较慢 | 提升了15% | 优化了目标检测速度，提升15% |
| 通用性 | 相对较强 | 提升了一定程度 | 进一步提升通用性 |
| 网络结构 | 单一骨干网络 | 引入多重骨干网络结构 | 引入趋势检测技术 |

YOLOv5作为YOLO目标检测系列的最新版本，在发展历程上相较于YOLOv3和YOLOv4在训练速度、精度、目标检测速度和通用性等方面都有明显的优势。首先，在训练速度上，YOLOv5相较于YOLOv3提升了30%的训练速度，并在精度和目标检测速度上都有类似幅度的提升。其次，在通用性上，YOLOv5进一步提升了该系列模型的通用性，并且在网络结构上引入了趋势检测技术，使得模型更加适用于复杂场景下的目标检测任务。同时，YOLOv5采用了基于PyTorch框架，并引入了CSPDarknet模块与PANet模块，拥有更加灵活的网络结构和更加强大的特征表达能力。综上所述，YOLOv5在发展历程中不断优化和完善，更加高效、准确和通用，是YOLO系列模型的最新成果。