yolov5-6.0改进小目标

Yolov5-6.0的改进主要是针对小目标的检测效果进行了优化。具体来说，它采用了以下几种方法：

1.增加了FPN特征金字塔网络，可以更好地处理不同尺度的特征，从而提高了小目标的检测效果。

2.使用了更高的分辨率进行训练，可以更好地捕捉小目标的细节，从而提高了检测准确率。

3.使用了更多的数据增强技术，如随机裁剪、随机旋转、缩放等，可以更好地训练模型，适应各种场景下的小目标检测。

4.优化了网络结构，包括增加了更多的卷积层、使用更小的卷积核、增加了更多的通道数等，从而提高了模型的表达能力，更好地检测小目标。

综合以上几种方法，Yolov5-6.0在小目标检测方面取得了很大的进步，已经成为目前业界最具优势的算法之一。