YOLOv5 的轻量化改进包括使用更小的网络结构、使用更高效的卷积层实现、减少不必要的计算以及采用更有效的数据压缩技术。这些改进都是为了降低 YOLOv5 模型的计算量和内存需求，以便更容易在资源有限的环境中部署和使用。

# 深度学习 # 人工智能 # 神经网络 # 计算机视觉
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yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身，是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
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