yolov5算法的复杂性

Yolov5算法相较于之前的版本，采用了更深的网络结构，同时也进行了一些优化，使得其在检测速度和准确率上都有了很大的提升。具体来说，yolov5采用了CSPNet和SPP结构，同时也使用了PANet和SAM结构来增强特征表达能力。此外，yolov5还使用了一些技巧来加速训练和推理，如Mish激活函数、DropBlock正则化等。

总体来说，yolov5算法的复杂性相对较高，需要较大的计算资源和较长的训练时间。但是在目标检测任务中，yolov5算法表现出色，尤其是在速度和准确率上的平衡方面。