yolov5性能提升

Yolov5在小目标检测方面的性能提升主要通过两种方式实现。首先，引用提到了Yolov5加入了ConvNeXt，这是一种卷积神经网络结构，可以提高小目标检测的能力。ConvNeXt通过将多个并行的卷积分支进行特征融合，可以更好地捕捉小目标的细节信息，从而提升检测的准确性。

另外一种性能提升方法是通过引入CARAFE算子。引用中提到了基于Yolov5的轻量级上采样CARAFE算子，该算子可以提升小目标检测的性能。CARAFE算子是一种上采样算法，它通过反卷积和通道注意力机制，可以更好地恢复小目标的细节信息。这种算子的引入可以提高Yolov5在小目标方面的召回率和准确率。

除了网络结构和算子的改进，Yolov5还引入了一种新的损失函数——Wasserstein Distance Loss。引用提到了这个改进方法。Wasserstein Distance Loss通过衡量真实框和预测框之间的分布差异，可以更好地优化模型，提高小目标检测的性能。

综上所述，Yolov5通过引入ConvNeXt、CARAFE算子和Wasserstein Distance Loss等改进方法，可以显著提升小目标的检测能力。