yolov5融合transformer

yolov5是一种目标检测算法，而transformer则是一种用于序列建模和处理的模型。yolov5融合transformer的意思是将transformer模型应用到yolov5中，以提高目标检测的准确性和效率。

传统的yolov5使用的是卷积神经网络来进行目标检测，而transformer是一种能够捕捉序列关系的模型，通常用于自然语言处理领域。将transformer引入yolov5可以使得模型能够更好地理解目标之间的关系，从而提高检测的准确性。

此外，融合transformer还可以提高yolov5在处理小目标和遮挡目标时的性能。由于transformer能够更好地处理长距离的依赖关系，因此在目标检测中可以更准确地理解目标之间的位置和关系，从而提高检测的效率。

总之，yolov5融合transformer能够提高目标检测算法的准确性和效率，尤其在处理复杂场景和小目标时效果更为显著。将transformer的序列建模能力与yolov5的目标检测能力相结合，可以为许多实际应用场景带来更好的解决方案。