YOLOv5改进了哪里

YOLOv5是YOLO (You Only Look Once)系列目标检测算法的最新版本，相比于以前的版本，它有以下改进：

1.更快的速度和更高的精度：YOLOv5相比于YOLOv4，速度更快，精度更高。在相同精度下，其速度比YOLOv4快3倍以上。

2.更小的模型：YOLOv5相比于YOLOv4，模型更小。在相同精度下，其模型大小比YOLOv4小一半。

3.更好的通用性：YOLOv5在检测不同大小和形状的物体时表现更好，同时还可以检测更多的对象类别。

4.改进的训练方式：YOLOv5采用自适应训练策略，可以根据不同的数据集动态调整学习率，从而提高训练效果。

5.更好的可扩展性：YOLOv5可以轻松地在不同的硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。

相关问题

yolov5改进yolox

YoloV5与YoloX是目标检测领域中两个备受关注的算法。它们都是基于深度学习的目标检测算法，旨在提高目标检测的准确度和速度。相比于YoloV5，YoloX提出了多个创新点，使得它在目标检测方面更加优秀。

首先，YoloX增加了通道注意力模块（CAM），通过自适应地调整通道的重要性来增强重要通道的响应。这一变化可以提高检测准确度。

其次，YoloX引入了多检测头机制，包括不同大小和不同长宽比的锚盒。这可以提供更好的目标检测结果，尤其是对于小目标的检测更加准确。

第三，YoloX采用了跨类别的三项损失函数，包括置信度损失、分类损失和中心化定位损失。相比于YoloV5中的二项损失函数，这种改进可以减少模型过拟合的风险，提高模型鲁棒性。

最后，YoloX还引入了动态的图像滑动窗口机制，可以减少搭载大量空白区域的特征图的计算量和存储量，提高目标检测的速度和准确度。

总之，YoloX相比于YoloV5不但提高了目标检测的准确度，而且还在速度上取得了很大的提升，具有较高的实用价值。

yolov5改进遮挡

YOLOv5在遮挡问题上进行了改进。作者提出了两个解决方案：分裂原图和改进NMS策略。在分裂原图的方案中，作者将原图分为多个子图进行检测，然后将检测结果合并。这样可以提高小物体的检测效果，因为分裂后的子图中小物体更容易被准确检测出来。而在改进NMS策略的方案中，作者引入了DIOU_nms方法，它可以更好地处理遮挡问题，使得原本被遮挡的物体也可以被检出。