详细介绍一下yolov5对比yolov4的改进点

YOLOv5相对于YOLOv4的改进点主要有以下几个方面：

1. 更高的检测精度：YOLOv5采用了更深的网络结构，加入了SPP结构和PANet结构等一些新的技术，使得其在检测精度方面有所提升。同时，YOLOv5也采用了更高的分辨率，在输入图像大小为640x640时，其比YOLOv4的mAP提高了4个百分点。

2. 更快的检测速度：YOLOv5相比YOLOv4，在保持检测精度的同时，检测速度提高了近2倍。这主要得益于YOLOv5采用了更轻量的网络结构，同时还加入了一些新的优化方法，如多尺度推理、模型剪枝等。

3. 更好的通用性：YOLOv5提供了多个版本的模型，包括S、M、L、X四个版本，可以根据不同的场景和需求选择合适的模型。此外，YOLOv5还支持多种数据格式，如COCO、VOC、YOLO等，使得其更具通用性。

4. 更易用的训练流程：YOLOv5提供了一个完整的、易用的训练流程，包括数据准备、模型配置、训练、推理等，使得用户可以更方便地使用YOLOv5进行目标检测任务。

总的来说，YOLOv5相对于YOLOv4的改进点主要体现在检测精度、检测速度、通用性和易用性方面。这些改进使得YOLOv5成为一款更加优秀的目标检测模型。