yolov5与yolov3对比

Yolov5与Yolov3是两个常用的目标检测算法，它们在一些方面有一些相似之处，但也有一些不同之处。

相似之处：
1. 基于深度学习的目标检测算法，都采用了卷积神经网络。
2. 都使用了先验框（anchors）来预测目标的位置和类别。
3. 都使用了非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测结果。

不同之处：
1. 网络结构：Yolov3采用了Darknet-53作为基础网络，而Yolov5则使用了更轻量级的CSPDarknet作为基础网络，这使得Yolov5在速度与精度之间取得了更好的平衡。
2. 模型大小与速度：相对于Yolov3，Yolov5在保持较高准确率的同时，模型更小、速度更快。这使得Yolov5在移动端或嵌入式设备上的应用更加便利。
3. 精度：由于网络结构和训练策略的不同，Yolov5在某些数据集上能够取得比Yolov3更好的检测精度。
4. 训练方式：Yolov5采用了一种称为"Self-training"的策略，通过反复迭代训练和自我标注来提高模型的性能。这种策略可以减少标注数据的成本，但也可能导致模型对噪声数据敏感。

总的来说，Yolov5相对于Yolov3在速度、精度和模型大小方面都有一定的改进。选择使用哪个算法取决于具体的应用需求和硬件平台。