请你给我讲解一下yolov5lite的网络结构，以及他和yolov5的差异在哪里做了哪些改进

Yolov5lite是一种轻量级的目标检测网络，其网络结构与Yolov5相似，但是在网络深度和参数量上进行了优化，以达到更快的推理速度和更小的模型体积。

Yolov5lite的网络结构包含一个backbone网络和一个head网络。backbone网络采用CSPDarknet53作为主干网络，head网络采用SPP和PAN结构进行特征融合和预测。与Yolov5相比，Yolov5lite在backbone网络中采用了更浅的网络结构，减少了卷积层数和通道数。此外，Yolov5lite还引入了MobileNetV3和EfficientNet作为backbone网络的候选项，以进一步减少模型参数量。

Yolov5lite在Yolov5的基础上还进行了一些改进，主要包括以下几点：

1.优化网络结构，减少参数量和计算量，提高模型的性能和速度。

2.引入了SPP和PAN结构进行特征融合和预测，提高了模型的检测精度。

3.采用了更高效的NMS算法，进一步提高了模型的检测速度。

总的来说，Yolov5lite相比于Yolov5在速度和模型体积方面有了更大的优化，同时在检测精度方面也有所提升。