YOLOv5的大小和优点

YOLOv5相比于之前的版本，其模型大小得到了明显的压缩，主要体现在以下方面：

1. 模型结构优化：YOLOv5采用了更深、更宽的网络结构，并使用了各种网络优化技术，如SPP、PANet等，使得模型结构更加紧凑。

2. 参数量减少：YOLOv5在模型结构优化的同时，还采用了一些参数减少的技术，如使用更小的卷积核、减少通道数等，进一步压缩了模型大小。

3. 精简代码：YOLOv5的代码量也得到了压缩，采用了更简洁的代码实现方式，减少了代码库的大小。

总的来说，YOLOv5的模型大小相比于之前的版本，有了明显的减少，同时也保持了较高的检测精度和较快的检测速度。此外，YOLOv5还具有以下优点：

1. 高精度：YOLOv5采用了更深、更宽的网络结构，并使用了各种网络优化技术，使得检测精度得到了明显提高。

2. 高速度：YOLOv5采用了多种优化技术，如SPP、PANet等，使得检测速度得到了明显提升。

3. 易使用：YOLOv5提供了简单易用的API，用户可以方便地构建和训练深度学习模型。

4. 开源：YOLOv5是一款开源的目标检测算法，任何开发者都可以自由使用、修改和分享代码。

综上所述，YOLOv5是一款高精度、高速度、易使用、开源、模型大小较小的目标检测算法。