YOLOv5改进--轻量化YOLOv5s模型_yolov5s改进

1、前言

在边缘设备的场景下，目前的YOLOv5s，虽然能够快速实现目标检测，但是运行速度依旧稍慢点，本文在牺牲一点精度前提下，提高目标检测速度，即轻量化YOLOv5s模型，并部署到边缘设备上，可以在CPU上达到实时的检测效果，满足业务的性能需求。

2、轻量化模型结构：

轻量化思路：

1、改进锚框，将对应的锚框全部减半

2、将yolov5s的模型的channels通道数全部都减少一半。

3、训练时，输入图片大小为320，即从 640x640 变为 320x320

原始yolov5s.yaml模型结构

# YOLOv5 
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