yolov5-5.0改进提高检测速

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一种流行的实时目标检测算法，其5.0版本相比之前的版本做出了多项改进，以提升检测速度。以下是5.0版的一些关键变化：

1. **优化网络结构**：YOLOv5采用了更高效、更深的网络架构Darknet53，减少了计算量，同时保持了较高的精度，这有助于提高检测速度。

2. **Mosaic数据增强**：训练时采用Mosaic技术，将四个小图像拼接成大图进行训练，增加了模型对物体位置变化的鲁棒性，进一步提高了速度。

3. **Multi-Scale Training**：支持多尺度训练，允许输入图片有不同的尺寸，增强了模型对于不同大小目标的适应能力。

4. **Dynamic Anchors**：自适应地调整锚框大小和比例，使得模型可以更好地捕捉目标的不同尺寸，简化了训练过程并提升了检测性能。

5. **Faster Inference**：通过一系列算法优化，如剪枝、量化等手段，减少推理阶段的计算负担，实现了更快的速度。

6. **蒸馏学习（Knowledge Distillation）**：利用预训练的大模型作为教师，指导小模型的学习，帮助YOLov5-5.0在保持精确度的同时，进一步加快检测速度。