yolov5轻量化加入

根据引用\[1\]和引用\[2\]，YOLOv5通过一系列有效的轻量化技术，如卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等，成功实现了模型的轻量化。这些技术使得YOLOv5能够在保持较高性能的同时，减小模型的体积和计算量，从而适应不同的场景和设备。因此，将轻量化技术应用于YOLOv5可以进一步提高模型的效率和性能。\[2\]

引用\[3\]也提到了YOLOv5通过网络剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等轻量化技术，成功实现了模型的轻量化。这些技术使得YOLOv5的模型体积得到了显著压缩，可以更好地适应不同的场景和设备。因此，将轻量化技术应用于YOLOv5可以使其在资源受限的环境下更加高效地运行。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5-Lite：更轻更快易于部署的YOLOv5](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119767896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOV5-模型轻量化的一些常见方法](https://blog.csdn.net/m0_58508552/article/details/129096297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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