yolov3与yolov5的区别有哪些

YOLOv3 和 YOLOv5 都是目标检测算法，它们的基础架构都是基于卷积神经网络（CNN）。虽然它们都属于 YOLO 系列算法，但是它们之间还是存在一些区别：

1. 网络架构不同：YOLOv3 使用 Darknet-53 网络架构，而 YOLOv5 使用 CSPDarknet-53 网络架构。CSPDarknet-53 使用了一种新的网络结构，即“Cross Stage Partial Network”，可以更好地利用计算机的资源，提高模型的性能。

2. 检测精度不同：YOLOv5 在检测精度上比 YOLOv3 有所提高。YOLOv5 在 COCO 数据集上的精度比 YOLOv3 高出了 3%-5% 左右。这主要是因为 CSPDarknet-53 网络架构的改进和一些新的技术的应用，比如 FPN、PAN、SAM 和 BiFPN 等。

3. 模型大小不同：YOLOv5 的模型大小比 YOLOv3 要小很多。YOLOv5 的模型大小只有 27MB 左右，而 YOLOv3 的模型大小则达到了 236MB。这是因为 YOLOv5 使用了一些轻量化的模型优化技术，比如 SPP、PAN 和 FPN 等。

4. 训练速度不同：YOLOv5 的训练速度比 YOLOv3 要快很多。YOLOv5 的训练速度可以达到每秒 100 张图像，而 YOLOv3 的训练速度只能达到每秒 60 张图像。这是因为 YOLOv5 的网络架构更加高效，可以更好地利用计算机的资源。

综上所述，YOLOv5 相较于 YOLOv3 在检测精度、模型大小和训练速度等方面都有所提升，但是它们的基本思路和算法框架都是相似的。