YOLOv5模型CSP

YOLOv5是一种目标检测模型，是由Ultralytics开发的基于PyTorch的模型。相比于YOLOv4，YOLOv5采用了一种称为CSP（Cross Stage Partial）架构的改进，这种架构可以将模型的计算量减少一半，同时不影响模型的性能。此外，YOLOv5还使用了一些新的技术，例如Self-Adversarial Training和Model Ensembling等，可以进一步提升模型的性能。

CSP架构是将原始网络划分为多个小网络，在每个小网络内部引入跨阶段部分连接，并采用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）来替代原来的卷积操作，这样就能在保证较少计算资源的前提下保持较高的检测精度。另外，YOLOv5还利用了多尺度训练和推理技术，使得模型具有更好的适应性和鲁棒性。