yolov5s模型融合

Yolov5s模型融合可以通过将多个Yolov5s模型的输出进行集成来提高检测效果。常见的融合方法有以下几种：

1. Soft-NMS融合：在多个模型的输出结果中，将重叠的边界框进行合并，得到最终的检测结果。Soft-NMS是一种非极大值抑制的方法，可以有效地减少重复检测的情况。

2. Weighted Box Fusion融合：在多个模型的输出结果中，给每个模型的边界框打上一个权重，根据权重对所有边界框进行加权融合，得到最终的检测结果。

3. Ensemble方法融合：在多个模型的输出结果中，将所有边界框进行聚类，得到一组代表性的边界框，再将这些边界框作为输入，用一个单独的模型进行检测，得到最终的检测结果。

以上三种方法都可以用来融合Yolov5s模型的输出结果，具体的选择要根据实际情况来确定。