yolov5 faster rcnn ssd在召回率上的差别

Yolov5、Faster RCNN和SSD都是目标检测算法，它们的召回率差别主要取决于它们的架构设计和参数设置。

Yolov5采用的是骨干网络为CSPNet，其设计理念是将Convolutional layer和Spatial Pyramid Pooling module(CSP)相结合，有效提高了网络的特征提取能力和运算速度。在召回率方面，Yolov5在速度和性能上都有很好的表现，但是对于小目标的检测效果可能不如其他算法。

Faster RCNN是一种两阶段目标检测算法，它的主要特点是首先通过RPN网络生成一系列候选框，然后再对这些候选框进行分类和回归，实现目标检测。在召回率方面，Faster RCNN通常能够实现较高的召回率，但相应的速度可能会慢一些。

SSD是一种单阶段目标检测算法，它将特征图划分为多个网格，每个网格预测一定数量的候选框，并对这些候选框进行分类和回归。在召回率方面，SSD具有很好的性能，但是对于小目标的检测效果可能不如其他算法。

总体来说，不同的目标检测算法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况进行选择。