yolov5 轻量化

Yolov5通过一系列的轻量化技术实现了模型的轻量化，这些技术包括卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度的调整、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等。这些技术有效地减小了Yolov5模型的体积，并提高了其适应不同场景和设备的能力。

相比于YOLOv4，YOLOv5在轻量化方面进行了改进和优化。它具有更快的训练速度、更高的精度以及更小的模型体积。这意味着Yolov5在相同的时间内可以更快地完成训练，并能够提供更好的检测精度。

总的来说，Yolov5的轻量化使得它成为一个性能和效率都很高的目标检测模型，适用于各种不同的应用场景和设备。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV5-模型轻量化的一些常见方法](https://blog.csdn.net/m0_58508552/article/details/129096297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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