yolov5加入transformer

近日，YOLOv5加入了Transformer的新功能，该功能将进一步提升YOLOv5的目标检测性能和速度。 Transformer是一种新兴的深度学习技术，被广泛应用于各个领域，特别是自然语言处理和图像处理等。

YOLOv5早期版本采用的是传统的CNN（卷积神经网络）架构，虽然实现了快速的目标检测速度，但在精度方面还有一些改进的空间。为了解决这些问题，YOLOv5加入了一种新的机器学习模型，即Transformer，以进一步提升精度和速度。

Transformer模型是一种利用自注意力机制的深度神经网络模型，最初是用于自然语言处理中的机器翻译。YOLOv5中使用的Transformer是一种变形的版本，它是一种全新的卷积神经网络模型，独特之处在于它不像传统的卷积神经网络一样仅能处理连续的数据流，并且具有在时间和空间上均衡处理数据的能力。

这种新的神经网络结构不仅可以提高YOLOv5的目标检测精度，而且还可以提高处理速度和效率，从而使得YOLOv5在真实时间系统中运行得更加流畅、快捷和精准。这个新的Transformer功能位于YOLOv5中的替代模型之一，用户可以根据实际应用情况进行选择，以实现最佳的目标检测效果。