yolov5网络架构改进

Yolov5网络架构是基于Yolov4的改进版本，主要有以下几个方面的改进：

1. Backbone网络：Yolov5使用了CSPDarknet53作为其主干网络，相比Yolov4中的Darknet53网络，CSPDarknet53在保持较高精度的同时，具有更快的速度和更少的参数量。

2. Feature Pyramid Network (FPN)：Yolov5引入了FPN来融合不同层级的特征图，以提高目标检测的多尺度处理能力。通过在不同层级上进行特征融合，可以更好地捕捉不同大小目标的特征。

3. BiFPN结构：Yolov5还引入了BiFPN结构，用于进一步提升多尺度特征融合的效果。BiFPN通过自底向上和自顶向下的方式，逐层进行特征融合和下采样，从而实现了更好的目标检测性能。

4. EfficientDet思想：Yolov5还借鉴了EfficientDet中的一些思想，如使用轻量级的模块化设计、使用多个不同尺度的预测头等，以进一步提升检测性能和速度。

总体而言，Yolov5在网络架构上进行了一系列改进，以提高目标检测的精度和速度。这些改进使得Yolov5成为了当前目标检测领域的一种重要算法。