yolov5跌倒识别

YOLOv5是一种目标检测算法，可以用于跌倒识别。根据提供的引用信息，我们可以看到YOLOv5s是原始的YOLOv5模型，而yolov5s05是在YOLOv5s基础上进行了轻量化处理得到的模型。

轻量化的yolov5s05模型相比于原始的yolov5s模型计算量减少了16倍，参数量减少了7倍。这是通过将模型的通道数减半，并将输入的分辨率降低到416×416或320×320实现的。

在YOLOv5s的官方实现中，Anchor是基于COCO数据集进行聚类获得的。由于跌倒检测数据集中的目标框几乎都是竖状的矩形框，直接复用原始的COCO Anchor可能效果不太好。因此，为了适应跌倒检测数据集，可以根据已有的数据集的标注框进行重新聚类获得新的Anchor。

总结起来，如果你想使用YOLOv5进行跌倒识别，你可以考虑使用轻量化后的yolov5s05模型，并根据你的数据集重新聚类获得适合的Anchor。