yolov5的小目标检测

Yolov5在小目标检测方面具有很强的能力，它利用了一些技巧来提高小目标检测的精度和召回率。其中一些技巧包括：

1. 使用更小的anchor box：通过使用更小的anchor box，可以更好地适应小目标，从而提高检测精度。

2. 使用高分辨率的输入图像：在保证模型速度的前提下，使用更高分辨率的输入图像可以提高小目标检测的召回率。

3. 使用多尺度训练：通过在训练过程中使用多尺度的图像，可以提高模型对不同大小目标的适应能力。

4. 使用数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、裁剪等增强操作，可以增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

通过这些技巧的组合，Yolov5可以在小目标检测方面表现出色。