yolov5召回率与准确率

YOLOv5是一种目标检测算法，它是LO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv5在准确率和召回率方面进行了改进和优化。

准确率是指模型在预测中正确的样本数量与总样本数量之比。而召回率是指模型能够正确检测到的正样本数量与所有正样本数量之比。

在YOLOv5中，通过引入更深的网络结构、使用更多的特征层以及采用更高分辨率的输入图像，可以提高模型的准确率。此外，YOLOv5还使用了一种自适应训练策略，可以根据目标的大小和难易程度来调整训练过程，进一步提高准确率。

召回率方面，YOLOv5通过在训练过程中使用更多的数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪等，可以增加模型对小目标的检测能力，从而提高召回率。

总体而言，YOLOv5在保持较高准确率的同时，也能够提高召回率，使得模型在目标检测任务中具有更好的性能。