YOLOV5改进-增加小目标的检测层，K-means聚类生成框_yolov5增加小目标检测层

        YOLOv5对于小目标检测效果不佳的原因之一是小目标样本尺寸较小，YOLOv5的下采样乘数较大。较深的特征图使得学习小目标的特征变得困难，因此本文提出添加小目标检测层来检测较浅的特征图。 具体流程如图5所示。YOLOv5原本只对最后三个C3层进行特征预测，但由于小目标在连续下采样的过程中丢失了特征信息，导致小目标检测效果不理想。因此，我们添加了一层特征预测。新增的预测层下采样次数更少，小目标分辨率更高，有助于模型学习小目标的特征。

1模型修改介绍

        在head中，增加了小目标的检测层Detect3

2 正常的YOLOV5配置文件

        文件路径在yolov5-master\models路径下yolov5x.yaml

# YOLOv5 
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