yolov4和yolov5的区别大不大

YOLOv4和YOLOv5是目标检测领域的两个非常流行的算法，它们都是基于深度神经网络实现的目标检测算法，但是它们之间存在一些区别。

YOLOv4是由Alexey Bochkovskiy等人于2020年提出的，它在YOLOv3的基础上进行了一系列改进，包括使用了更大的backbone网络、采用更加有效的数据增强策略、使用更好的正则化方法以及引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构等。这些改进让YOLOv4在检测速度和准确率上都有了很大的提升。

而YOLOv5则是由Ultralytics团队于2020年提出的，它对YOLOv4进行了进一步的改进，主要包括采用更加轻量级的网络结构、引入了FPN（Feature Pyramid Network）结构、使用更好的数据增强策略等。这些改进让YOLOv5在速度和准确率上都比YOLOv4有所提升。

综上所述，YOLOv4和YOLOv5在网络结构、性能表现等方面存在一些不同。如果对于目标检测的速度和准确率有较高要求，可以根据具体需求选择适合自己的算法。