请具体分析一下yolov3和yolov5的网络结构区别

YOLOv3和YOLOv5是目标检测领域中比较常用的两种网络结构，它们虽然都采用了YOLO（You Only Look Once）的思想，但是在具体的实现上还是有一些区别的。

1. Backbone网络结构

YOLOv3采用Darknet-53作为其backbone网络结构，该网络结构是基于ResNet的改进版本。而YOLOv5则采用CSPDarknet-53，它是一种基于ResNet的新型网络结构，采用了Cross Stage Partial Network（CSP）连接的思想，能够有效地减少模型参数数量和计算量。

2. 特征提取层

YOLOv3采用了三个特征提取层，分别在不同的尺度下提取特征。而YOLOv5则采用了相同的特征提取层，但是在不同的特征图上进行检测，这样可以更好地利用特征信息。

3. 检测头

YOLOv3采用了三个检测头，分别对应不同的特征图。而YOLOv5则只采用了一个检测头，这样可以减少计算量，并且能够更好地利用特征信息。

4. 锚点框

YOLOv3采用了预定义的锚点框，而YOLOv5则使用了K-means聚类算法来自动计算锚点框的大小和宽高比，这样可以更好地适应不同的数据集。

综上所述，YOLOv5相比于YOLOv3，采用了更加轻量级的网络结构和更加智能化的策略，能够在保证准确率的前提下，极大地提高了检测速度和效率。