yolov5算法与其他yolo算法大区别

Yolov5 是 YOLO（You Only Look Once）系列算法中的最新版本，相较于 YOLOv4，它有以下几个重要改进：

1. 更快的速度：Yolov5 相较于 YOLOv4 在速度上有了显著提升，尤其是在 GPU 上的表现更为出色。在相同精度下，Yolov5 的速度比 YOLOv4 快了约 2~3 倍。

2. 更好的精度：Yolov5 在精度上也有所提升，特别是在小目标检测方面。在 COCO 数据集上，当输入分辨率为 640 时，Yolov5 的 mAP 达到了 50.4%，比 YOLOv4 提高了 10 个百分点。

3. 更轻量化：Yolov5 的模型大小相较于 YOLOv4 更小，所需的计算资源更少。这对于一些嵌入式设备和移动端设备来说是非常重要的。

4. 更易用的训练过程：Yolov5 采用 PyTorch 编写，训练过程更加简单易用，通过训练脚本可以轻松进行模型训练和调优。

总的来说，Yolov5 在速度、精度和模型大小等方面都有了显著的提升，是一款非常优秀的目标检测算法。