yolov5s的模型结构和yolov5l的模型结构区别

YOLOv5系列包括四个版本，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。其中，s、m、l和x表示网络的大小，网络越大，参数越多，性能也越好。下面简要介绍YOLOv5s和YOLOv5l的模型结构区别：

YOLOv5s的模型结构：

- 3个CSPResNeXt模块作为主干网络，每个模块包括一个残差块和一个SPP模块
- 2个PANet模块，用于进行多尺度特征融合
- 3个输出层，用于检测不同大小的目标

YOLOv5l的模型结构：

- 4个CSPDarknet53模块作为主干网络，每个模块包括一个残差块和一个SPP模块
- 2个PANet模块，用于进行多尺度特征融合
- 3个输出层，用于检测不同大小的目标

可以看出，YOLOv5l相较于YOLOv5s，主干网络更深，使用的模块也不同，同时输出层数量也相同。因此，YOLOv5l相较于YOLOv5s，在检测准确率和速度上都有明显提升，但是参数量也相应增加。