yolov5用到哪些算法

Yolov5使用了一些深度学习算法，包括：Convolutional Neural Network (卷积神经网络)、Residual Network (残差网络)、SPP (Spatial Pyramid Pooling，空间金字塔池化)、PAN (Path Aggregation Network，路径聚合网络) 等等。

相关问题

yolov5 用到几个算法

YOLOv5 是一种目标检测算法，它基于神经网络实现目标检测。YOLOv5 在算法上使用了多种技术，包括：
1. CSPDarknet53：这是一种深度卷积神经网络，用于提取图像特征；
2. Spatial Attention Module：这是一种空间注意力机制，可以让模型更关注感兴趣的区域；
3. SPP Block：这是一种空间金字塔池化模块，可以使模型对不同尺度的物体具有更好的识别能力；
4. PANet：这是一种级联特征金字塔网络，可以在多个尺度上提取特征，从而更好地检测不同大小的物体。

yolov7用到的网络

Yolov7是一个目标检测算法，它使用了一种名为"Cross Stage Partial Network"（CSPNet）的网络结构。CSPNet是一种新型的残差网络结构，它通过将输入的特征图分成两个部分，然后对其中一个部分应用一系列的卷积和池化操作，最后将两个部分合并起来，从而减少了计算量和内存使用，并提高了模型的精度。此外，Yolov7还使用了一些技巧来进一步提高模型的性能，例如数据增强、多尺度训练、余弦退火学习率等。