关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献

以下是关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献：

1. Ultralight-YOLOv5: A Fully Convolutional Neural Network for Real-time UAV Object Detection. IEEE Access, 2021, 9: 12784-12793.

2. Real-time UAV-Based Object Detection and Tracking Using YOLOv5. IEEE Access, 2021, 9: 52535-52544.

3. Design and Implementation of Object Detection Algorithm for UAV Flight Control System. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40(2): 2311-2323.

4. UAV Object Detection Based on YOLOv5 and Improved Intersection Over Union Algorithm. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1853(1): 012015.

这些文献都对无人机yolov5-lite目标识别进行了研究和实践，并提供了一些有用的思路和方案，可以参考学习。

相关问题

yolov5和yolov5-seg

Yolov5和Yolov5-seg都是基于深度学习的目标检测算法，但是它们的应用场景稍有不同。

Yolov5是一种轻量级的目标检测算法，采用的是基于特征金字塔网络（FPN）和类似于RetinaNet的焦点损失（Focal Loss）的单阶段检测器。它可以在高精度的同时保持实时性能，适用于需要快速、准确检测大量目标的场景，如自动驾驶、物体计数等。

Yolov5-seg则是在Yolov5的基础上进行了改进，用于目标检测的同时进行语义分割。它采用的是实例分割的方法，可以将目标的轮廓分割出来，同时对每个实例进行分割，适用于需要对特定物体进行分割的场景，如医学图像分析、无人机航拍等。