YOLOv5网络详细介绍

YOLOv5是基于PyTorch深度学习框架开发的物体检测算法。相较于其前代版本，YOLOv5在精度、速度和模型大小上都有了大幅度提升，特别是在检测小物体和远距离物体方面表现突出。YOLOv5主要通过以下改进来提高性能：使用更强的骨干网络(CSPDarknet53)、在正负样本中采用Focal Loss代替Cross-Entropy Loss、使用自适应的Anchor Boxes和Dynamic Convolution、以及利用各种数据增强策略提高泛化性能。