YOLOv5是一种有着极大性能提升的单阶段目标检测算法。在YOLOv4的基础上，我们引入了一些新的改进思路，包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放等。此外，我们还融合了其他检测算法的新思路，如Focus结构、CSP结构，以提高模型的精度和速度。Neck网络中加入了FPN+PAN结构，而Head输出层则改进了训练时的损失函数GIOU_Loss和预测框筛选的DIOU_nms。本资源详细阐述了对YOLOv5的改进策略和案例分析，供有需要的朋友下载学习。