yolov5与D-YOLOV4

Yolov5和D-YOLOv4都是目标检测算法，它们的主要区别在于网络结构和性能表现。

Yolov5是由Ultralytics开发的一种基于PyTorch的目标检测算法，它采用了一种新的网络结构，称为CSP（Cross-Stage Partial Network），可以在保持高准确率的情况下大大加快推理速度。此外，Yolov5还使用了一种新的数据增强技术，称为Mosaic Data Augmentation，可以更好地处理不同尺度的物体和遮挡问题。

D-YOLOv4是由苏州大学和SenseTime联合开发的一种改进版的Yolov4算法，它采用了两个主干网络，一个用于检测大物体，另一个用于检测小物体。此外，D-YOLOv4还使用了一种新的注意力机制，称为CBAM（Convolutional Block Attention Module），可以更好地处理复杂的背景和遮挡问题。

总的来说，Yolov5在速度和准确率方面都有很好的表现，而D-YOLOv4在处理复杂场景和小物体方面有优势。选择哪种算法取决于具体应用场景和需求。