用五句话说明yolo算法是什么，yolo v5与yolo v4 v3有什么区别

YOLO（You Only Look Once）算法是一种实时目标检测算法，通过将目标检测任务转化为回归问题，同时在单个神经网络中预测目标的边界框和类别概率。

YOLOv5是YOLO系列的最新版本，相较于YOLOv4和v3，YOLOv5采用了一种轻量化的网络结构，减少了模型参数数量，并在精度和速度之间取得了更好的平衡。

区别包括：
1. 网络结构：YOLOv5采用了CSPDarknet53作为主干网络，相对于YOLOv4和v3的Darknet-53，CSPDarknet53在参数量和计算量上都有所减少。
2. 精度和速度：YOLOv5在保持较高检测精度的同时，通过改进网络结构和优化训练策略，提升了检测速度。
3. 轻量化设计：YOLOv5更注重轻量化设计，可以在资源受限的设备上实现高效的实时目标检测。
4. 版本迭代：YOLOv4和v3是YOLO系列的前几个版本，在它们的基础上，YOLOv5进行了进一步改进和优化。
5. 社区支持：不同版本的YOLO都有其相应的社区支持和开源代码，可以根据需求选择适合的版本进行使用和开发。

综上所述，YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，相较于YOLOv4和v3在网络结构、精度和速度等方面有一些改进，特别适合轻量化目标检测应用。