YOLOv5相对于YOLOv4的改进之处

YOLOv5相比YOLOv4在小物体检测、计算性能和实时性能方面都有很大的提升。它引入了新的改进，如更高效的模型结构、更强大的自适应金字塔池化（APo）、改进的图像增强和基于尺度的数据增强（SDE）等等。

相关问题

yolov5相对于yolov4的改进

Yolov5 相对于 Yolov4 的改进主要包括以下几点：

1. 更快的速度：Yolov5 的速度比 Yolov4 快了约 2-3 倍。

2. 更准确的检测：Yolov5 的检测精度比 Yolov4 更高。

3. 更高的鲁棒性：Yolov5 在处理一些具有挑战性的场景或物体类别时表现更好。

4. 更加灵活的架构：Yolov5 支持不同的目标检测任务，包括单类别、多类别、混合尺度等。

5. 更小的模型大小：相同精度下，Yolov5 的模型大小比 Yolov4 小了很多。

总的来说，Yolov5 在速度、精度、鲁棒性等方面都有了显著的改进，是一个非常优秀的目标检测算法。

yolov6相对于yolov5的改进

Yolov6 相对于 Yolov5 的改进主要包括以下几个方面：

1. 更快的速度：Yolov6 在保持精度的情况下，相对于 Yolov5 有了更快的推理速度。

2. 更高的精度：Yolov6 在保持速度的情况下，相对于 Yolov5 有了更高的检测精度。

3. 更小的模型尺寸：Yolov6 相对于 Yolov5 有了更小的模型尺寸，可以在更小的设备上运行。

4. 更好的鲁棒性：Yolov6 在处理复杂场景时，相对于 Yolov5 有了更好的鲁棒性，可以更好地应对各种复杂情况。

总之，Yolov6 相对于 Yolov5 在速度、精度、模型尺寸和鲁棒性等方面都有了显著的改进。