yolov3与yolov5有什么区别

### 回答1：
YOLOv5相对于YOLOv3的改进主要包括以下几个方面：

1. 更快的速度：YOLOv5相对于YOLOv3在速度上有了显著的提升，尤其是在GPU上的表现更为出色。

2. 更高的精度：YOLOv5在精度上也有所提升，特别是在小目标检测和低分辨率图像上的表现更好。

3. 更小的模型尺寸：YOLOv5相对于YOLOv3的模型尺寸更小，可以更方便地部署到嵌入式设备上。

4. 更好的训练方式：YOLOv5采用了更加高效的训练方式，可以更快地收敛并获得更好的结果。

总的来说，YOLOv5相对于YOLOv3在速度、精度、模型尺寸和训练方式等方面都有所提升，是一种更加先进的目标检测算法。

### 回答2：
YOLO是一种流行的目标检测算法，而YOLOv3和YOLOv5是其中的两个版本。它们之间有一些显著的区别，具体如下：

1. 网络结构
YOLOv3和YOLOv5的网络结构非常不同。YOLOv3使用基于DarkNet的卷积神经网络，而YOLOv5使用高效的CSPNet架构。CSPNet是基于ResNet架构的改进版本，它通过分离卷积和处理重复计算的方式，大大提高了网络的速度和精度。在相同的精度下，YOLOv5比YOLOv3更快。

2. 目标检测准确率
YOLOv5相对于YOLOv3在准确率上有一定的提高。YOLOv5通过在训练过程中进行数据增强，使用更多的训练数据以及改进网络结构等方法，进一步提高了算法的检测准确率。

3. 检测速度
由于YOLOv5使用CSPNet网络结构，因此比YOLOv3更快。在相同的GPU硬件上，YOLOv5在检测速度上比YOLOv3快几倍。

4. 训练方式
YOLOv5提供了更加高级的训练选项，包括数据增强、混合精度训练和CutMix等。这些选项可以帮助用户更好地训练模型以提高精度和速度。

总结而言，YOLOv5比YOLOv3在目标检测准确率和检测速度上都有所提高。此外，YOLOv5提供了更加先进的训练选项，使得用户可以更好地训练模型以满足自己的需求。

### 回答3：
YOLOv3和YOLOv5都是计算机视觉中的目标检测算法，在实践中被广泛应用。它们都使用了YOLO（You Only Look Once）的思路，即直接在整张图像上进行物体检测和分类。下面就它们的一些差别进行讨论：

1. 网络结构：YOLOv3与YOLOv5在网络结构上有所不同。YOLOv3包含了多个卷积层和辅助结构，例如跨层连接和多尺度预测。YOLOv5则是更加简单的结构，它使用了多个SIAM的结构和FPN的结构，提出了部分聚合模块。

2. 速度和精度：YOLOv5具有更快的速度和更高的精度，尤其在小目标检测上表现更突出。YOLOv5的速度比YOLOv3快得多，要快3-4倍，但精度并没有明显下降。

3. 模型体积：YOLOv5比YOLOv3小一些，有助于在嵌入式系统和移动端较小的设备上进行目标检测。

4. 特性提取：YOLOv5使用了更强大和先进的特征提取方法，包括SPP，PAN，GhostNet等等。这使得在低风险场景下，YOLOv5可以取代其他一些更昂贵的竞争对手。（例如Fater R-CNN和SSD）

总之，YOLOv5可以说是YOLOv3的更加成熟和优秀的升级版本，它在速度、精度和模型体积等各个方面都有所提升。 因此，在现实应用中，我们需要根据实际情况选择合适的模型。