同一数据集在yolov5s和yolov5m网络下进行训练，yolov5m网络得到的精度更高，那么如何使yolov5s不增加太多参数量的情况下，得到yolov5m的精度

在YOLOv5系列中，Yolov5m相比于Yolov5s通常具有更高的精度，因为它包含更多的卷积层和更大的模型容量。如果你希望Yolov5s在不显著增加参数量的前提下提高精度，可以尝试以下几个策略：

1. **模型蒸馏** (Knowledge Distillation): 使用预训练的Yolov5m作为教师模型，指导Yolov5s学习更复杂的特征表示。这可以通过将Yolov5m的预测结果作为软标签输入到Yolov5s进行训练，让Yolov5s模仿高级模型的行为。

2. **剪枝和轻量化** (Pruning and Quantization): 对Yolov5s进行结构或权重的剪枝，保留关键部分而减少冗余，同时通过权值量化降低模型大小。这有助于保持精度的同时减小内存占用。

3. **调整网络结构**: 尝试在Yolov5s的基础上进行微调，比如添加一些瓶颈层或调整现有层的滤波器数量，使其达到类似Yolov5m的深度而不大幅增加参数。

4. **优化超参数**: 针对Yolov5s进行细致的超参数搜索，如学习率、批量大小、训练轮数等，以找到最有效的配置组合，提升性能。

5. **迁移学习** (Transfer Learning): 如果Yolov5s的架构和Yolov5m存在一定的相似性，可以从预训练好的Yolov5m模型开始，然后在其基础上进行微调，利用已有的知识。