yolov5模型的准确率

YOLOv5是一种比较新的目标检测模型，其准确率相对于早期的YOLO系列模型有了显著提升。在COCO数据集上，使用YOLOv5-large模型，在测试集上的平均精度为50.2，而YOLOv4在相同条件下的平均精度仅为43.1。这表明，YOLOv5在目标检测方面的准确率有了极大的提升。

此外，YOLOv5在一些特殊情况下的表现也相较于其他模型有了极大的提升。如在小物体的检测上，YOLOv5相比于其他模型表现更好，其在检测小物体时的检测精度和速度都有了显著提升。这是因为YOLOv5采用了新的PANet网络结构，在多个层级上同时进行多尺度的特征提取和融合，能够更好地捕捉小目标的细节信息。

总体来说，YOLOv5是一种准确率相对较高的目标检测模型，其在检测各类目标时均能达到比较好的效果。但需要注意的是，准确率在很大程度上取决于训练数据集的质量、模型的参数设置等因素，因此要得到更好的效果，需要对这些因素进行逐步优化和调整。