YOLOv5与YOLOv4的区别

YOLOv5和YOLOv4是两个不同版本的物体检测算法，它们之间的主要区别在于以下几个方面：

1. 模型结构：YOLOv5使用更轻量化的模型结构，减少了模型参数量和计算量，同时提高了模型的准确率和速度。

2. 数据增强：YOLOv5引入了一系列新的数据增强技术，如CutMix、Mosaic、MixUp等，可以更好地提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3. 训练策略：YOLOv5采用了更加高效的训练策略，如采用更大的Batch Size、使用更快的优化器等，可以加快模型的训练速度和收敛速度。

4. 检测精度：YOLOv5在检测精度方面相比YOLOv4有了一定的提升，特别是在小目标检测和低光照环境下的检测表现更好。

综上所述，YOLOv5相比YOLOv4在模型轻量化、数据增强、训练策略和检测精度等方面都有了一定的改进和提升。