yolov5 行人识别

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型，它可以用于行人识别等各种物体检测任务。相比于之前的版本，YOLOv5在准确性和速度方面都有所提升。

YOLOv5的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过预测边界框的坐标和类别来实现目标检测。它采用了一种基于单阶段的检测方法，将整个图像分成多个网格，并在每个网格上预测目标的边界框和类别。

YOLOv5相对于之前的版本有以下几个改进：
1. 更小的模型尺寸：YOLOv5采用了轻量级的网络结构，使得模型更加紧凑，减少了模型的参数量和计算量。
2. 数据增强策略：YOLOv5引入了一系列的数据增强策略，如随机缩放、随机裁剪等，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
3. 自适应训练：YOLOv5可以根据不同的目标检测任务自动调整模型的大小和复杂度，以适应不同的场景和需求。