yolov5在yolov4的哪些地方进行了改进？

以下是 YOLOv5 相对于 YOLOv4 进行的改进：

1. 更快的速度：使用了更小的骨干网络，例如 CSPDarkNet 和 CSPResNeXt，以及对骨干网络的改进，使得 YOLOv5 在速度上比 YOLOv4 更快。
2. 更高的准确率：采用了更大的 anchor box 尺寸和更高的图像分辨率，以及对训练和数据增强的改进，使得 YOLOv5 在准确率上比 YOLOv4 更高。
3. 更好的训练策略：采用了自适应的学习率，以及对数据增强、网络结构和损失函数的改进，使得 YOLOv5 的训练策略更加优秀。
4. 更好的模型结构：使用了更加轻量级的网络结构，例如 SPP 和 PAN，以及对网络结构的改进，使得 YOLOv5 的模型结构更加优秀。
5. 更加灵活的部署方式：采用了 PyTorch 框架，可以方便地部署在不同的平台上，例如 CPU、GPU 和 TPU 等。